902
機器人
人工智能新妖王鋒芒畢露，遭主力暗中巨資搶籌，即將問鼎第一龍頭股！
本人獨創漲停複製+上升回檔擒牛股戰法，精準捕捉漲停大牛股，跟我學習的股民老鐵們都輕鬆的掌握了選取大牛股秘訣，如果在選股，買賣點把握， 操作上，有問題，想學習如何選取漲停板牛股的朋友們可以直接來找依素我交流，歡迎加依素我微信：【je60116】，即可獲取選牛股策略，詳細幫你分析你個股的後期操作，重要的是不收取任何費用。
（上麵是史上最全牛股戰法的視頻講解，教你如何把握最佳買賣點，高拋低吸，實現利潤最大化的方法，重要的是此視頻流量不大，官方建議觀看。）
周四市場指數窄幅震蕩，滬指和深成指日內基本維持小幅震蕩上行走勢，指數走勢較為溫和。至收盤，滬指和深成指小幅上漲收陽線，創業板處在震蕩平台壓力位置今日走勢偏弱。市場處在震蕩上行節奏中，除了創業板指數外，滬指、深成指、中小板指數、上證50指數、滬深300指數等多處於多頭結構中，市場雖有反複震蕩，順勢做多是大趨勢。
盤麵上，個股和板塊漲多跌少，活躍板塊較多，從早上的白酒、上海自由港、高鐵、證券板塊上漲到臨近中午的煤炭、有色金屬、港口航運等板塊活躍，下午軍民融合、雄安新區、造紙、高送轉等板塊也有拉升。同時汽車、銀行、醫藥、環保和地產等板塊小幅下跌壓住指數不大漲，市場非常健康。
成交量上，5.12-5.29與6.1-6.18期間的變化分別是：上證成交量13%漲幅、深證成交量跌2.5%、中小板成交量跌10%、創業板成交量跌6.1%。一前一後，都是14天，但是兩融餘額變化跟指數漲幅、成交量漲幅相比差距較大，出現了反向運動。這期間體現的是融資融券餘額是在漲，成交量和指數不漲反跌了。
後期關鍵要看指數與成交量能不能跟隨兩融餘額的變化出現同步運動。所以，兩融餘額漲幅不能單獨分析，不能說融資融券餘額又增加了又漲了，就做為看好後市的標注。還要配合成交量以及指數漲幅。
以下，通過幾個簡單數據，淺析一下。
下圖是2015年5月12日到5月29日，6月1日到6月18日兩融餘額與指數之間的比較：
5月12日到5月29日，指數基本和兩融餘額呈同向運動，而在後時期，兩融餘額明顯漲速快於指數。
2015.6.1-6.18期間成交量與2015.5.12-5.29期間成交量的變化：
上圖，兩融餘額在持續上漲，而同期的成交量也出現了明顯的下跌。以上幾個數據或許能稍微說明：兩融餘額若和指數、成交量出現背離，市場或出現見頂信號。
那麼現在的情況呢？截至10月24日來看，兩融餘額出現小幅下跌，9月25到10月24期間跌幅0.2%。
具體數據如圖，是近期指數漲幅與融資融券餘額漲幅的關係：
近期成交的變化：
從圖中可以看到，8.25到9.22上半場整體表現還可以，但是也有點類似於2015年6月1日到6月18日的情形，即兩融餘額的增速大於指數漲幅，從這幾個數據看，有些上攻乏力的意思。
鑒於現在隻用了幾個特別數據做參考，準確度還有待驗證。
目前還有一看點是四個指數的成交量萎縮的幅度比較大，而指數還在震蕩上行，兩融餘額變化後期還要繼續跟蹤，要看是否收回9900億上方，甚至突破萬億。現在量價背離，指數上漲也多半是白馬或者權重造成的，難免有些失真也讓人看得有些蹊蹺。在震蕩區間內操作，節奏塌不準很容易操作失利，所以謹慎的投資者建議還是等到局勢明朗再動不遲。
今日市場最吸引眼球的莫過於貴州茅台，該股早盤一度大漲超8%，最高613元，再次刷新了曆史新高。究其原因是該股發布了亮麗的三季報，前三季實現淨利潤199.84億，同比增長超60%，第三季度淨利同比增長138%，大幅超出市場預期。
對於茅台這樣已經7000億市值的公司來說，業績還能出現這麼大幅的增長，確實給市場很大驚喜。該股持續上漲、並大漲的意義已不僅限於對單純釀酒板塊的帶動，更大的層麵是對白馬股、業績大幅增長股的全麵輻射。尤其是近期正值三季報披露的時間窗口，凡是前三季度業績大增的品種都將會有較好表現，反之業績下滑的品種，短期將受到資金拋棄。
隨著人工智能和人類在下棋時總結出了相同的定式，證明“人類長達數個世紀的圍棋活動取得的成果並非全部錯誤”。“AlphaGo在兩年內達到的成績令人震驚。現在，AlphaGoZero是我們最強版本，它提升了很多。
Zero提高了計算效率，並且沒有使用到任何人類圍棋數據，”AlphaGo之父、DeepMind聯合創始人兼CEO戴密斯?哈薩比斯(DemisHassabis)說，“最終，我們想要利用它的算法突破，去幫助解決各種緊迫的現實世界問題，如蛋白質折疊或設計新材料。
如果我們通過AlphaGo，可以在這些問題上取得進展，那麼它就有潛力推動人們理解生命，並以積極的方式影響我們的生活。”
當人工智能可以獨立思考並學習以後，它便可以幫助人類做一些無法完成，或暫時攻克不了的難題，比如，人類可以將人工智能應用在科學領域、醫學領域、航空領域等高精尖領域，從而幫助人類更好的發展。
人工智能概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。
但由於消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低穀。探其根本，限製人工智能發展的原因就是隻重視問題求解的方法，忽視知識重要性。當然這也啟示我們，做任何事情一定要有良好的理論基礎，否則就是“基礎不牢，地動山搖”。
人工智能學習的發展曆史是和計算機科學與技術的發展史聯係在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控製論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
計算機科學的創始人圖靈被認為是“人工智能之父”，他著重研究了一台計算機應滿足怎樣的條件才能稱為是“有智能的”。1950年他提出了著名的“圖靈實驗”：讓一個人和一台計算機分別處於兩個房間裏，與外界的聯係僅僅通過鍵盤和打印機。
由人類裁判員向房間裏的人和計算機提問，並通過人和計算機的回答來判斷哪個房間裏是人、哪個房間裏是計算機。圖靈認為，如果“中等程度”的裁判員不能正確地區分，則這樣的計算機可以稱為是有智能的。
“圖靈實驗”是關於智能標準的一個明確定義。有趣的是，盡管後來有些計算機已經通過了圖靈實驗，但人們並不承認這些計算機是有智能的。這反映出人們對智能標準的認識更深入、對人工智能的要求更高了。
圖靈和馮·諾依曼的上述工作，以及麥克考洛和匹茨對神經元網的數學模型的研究，構成了人工智能的初創階段，這其實也是人工智能學習的開始。
人工智能早期研究給人的深刻印象是博羿，與自動定理證明的研究意義不限於數學一樣，搜索的研究意義也不限於博弈。根據認知心理學的信息處理學派的觀點，人類思維過程的很大一部分可以抽象為從問題的初始狀態經中間狀態到達終止狀態的過程，因此可以轉化為一個搜索問題，由機器自動地完成。
人工智能的早期研究還包括自然語言理解、計算機視覺和機器人等等。通過大量研究發現，僅僅依靠自動推理的搜索等通用問題求解手段是遠遠不夠的。Newell和Simon等人的認知心理學研究表明，各個領域的專家之所以在其專業領域內表現出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領域知識和經驗)。70年代中期，Feigenbaum提出知識工程概念，標誌著人工智能進入第二個發展時期。
知識工程強調知識在問題求解中的作用；相應地，研究內容也劃分為三個方麵：知識獲取，知識表示和知識利用。知識獲取研究怎樣有效地獲得專家知識；知識表示研究怎樣將專家知識表示成在計算機內易於存儲、易於使用的形式；知識利用研究怎樣利用已得到恰當表示的專家知識去解決具體領域內的問題。知識工程的主要技術手段是在早期成果的基礎上發展起來的，特別是知識利用，主要依靠自動推理和搜索的技術成果。
而對於人工智能領域，我國也有很多科研機構和企業在參與其中的技術研發，應該說，在某些領域可能與國外基本是同步甚至是領先的，這對於提升我國在未來人工智能時代的技術、標準話語權以及市場應用主導權至關重要。
所以，我們在感慨“人工智能”的神奇之時，更要看到其未來深不可測的應用前景，在叫好的同時，更要做好本土的技術研究、專利布局和標準製定。
而在人工智能技術應用推廣和市場開發中，既需要國家在政策、資金及應用等方麵適當予以扶持或支持，加快新技術今早從實驗室走向廣袤的民用領域，也需要各類企業結合所處行業或領域的特點，盡早將各類人工智能技術成果與自身業務相結合，催生新的服務體驗和競爭實力。
【每日精選】
今天就繼續利用低位單峰選股戰法講解一隻將要從底部啟動的利好個股，為了避免有薦股之嫌，代碼就不在這裏公布了，在之後的微信中會提及。
該股屬於目前熱點概念股，股價從高位下跌42%後，在底部形成“雙重底反轉”，並且持續放巨量說明主力在吸籌，其中換手率63%，籌碼單峰密集，說明套牢盤出局，主力重倉持股。在今天大盤暴跌1%時，主力逆勢“拱型洗盤”而且翻紅，可見主力實力雄厚，迫不及待的維護股價，離拉升不遠了。現在股價受“雙重底”頸線和20、30日線支撐，macd金叉，成交量調整到位，說明暴力拉升一觸即發。
人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能 人工智能
筆者通過運用中線主力控盤戰法，精準捕捉漲停大牛股，如果你在股市沒賺到錢，絕對是因為你沒有一套好的方法。其實隻要有了好方法，在股市賺錢是件很輕鬆的事！我花了10年的時間，總結了一套篩選漲停股的方法，我稱之為《三把斧選股神奇戰法》，精準率最高達84%以上，如果你對大盤不知道該如何選股，手中個股買賣點把握不好，可以來找依素，歡迎關注我的微信號【je60116】。相信我的實力！而且不收任何費用！
最後更新：2017-10-26 23:17:18