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人工智能形态识别

2011年12月07日   www.chaoguba.com   来源:炒股吧   文字大小:【】【】【

    一方面,计算机给我们提供了一大套快速、简便的技术工具和指标,大大地简化了分析工作。另一方面,分析者的工作难度却同时有所提高。从前,技术分析者们只要掌握数种分析工具便能胜任自如,现在却必须同时面对多达40种的技术指标。根据认知心理学的研究,一般认为,人类意识在同时研究三种以上的变数之间的联系时,就会感到困难。如果要求分析者同时消化四种乃至更多的技术指标,也许他就会感到困扰。那么,如果我们决定只跟踪三种指标的话,哪三种最合适呢?
    在我们进行市场分析时,计算机几乎完全被当成计算器了。其主要功能表现在计算数据、显示资料等方面,这节省了我们的时间。但是,如果计算机也能够对它计算的所有结果进行诠释的话,或许它就会更加有所作为了。这就是说,我们应当既充分利用计算机的计算能力,又充分开发它的逻辑功能。这就是所谓人工智能(AI)和形态识别(PR)的内容了。
  人工智能是指计算机模仿人类的思维,借助具有“自学”能力的程序,来解决疑难。这时候,计算机实际上表现得活象具备了一定的“智能”那祥。它能够判断形势,作出决定,并且能从错误中汲取教训。 

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  形态识别是指计算机以对各项指标或因素的分类为基础,学会如何预测市场,作出决策的过程。“形态”这个词用在这里,与早先我们描述的各种图表“形态”,意思是不一样的。形态识别的目的是,把所有的技术指标组合在一起,以产生“协同”的效果,而不是孤立地处理各项因素。
    形态识别的第一步,是要从所有的技术指标中,选出表现最佳的个别指标。下一步,是挑出成绩最好的一对指标的搭档。第三步,找出结果最理想的三种指标的组合。往下,将重复上述步骤,不断添入新指标,直到所增加的新指标不能再改善组合的总成绩为止。在测试过程中,我们要使用两组不同的数据,一组是学习数据,一组是测试数据。从学习数据中获得的结果,必须从测试数据中得到验证。这种采用两组不同的数据进行侧试的技术,避免了所谓“曲线自适”现象。这种现象经常成为人们批评各种技术指标的测试方法的理由,特别是针对我们为优化而进行的试验。
  利用人工智能和形态识别,我们或许能够对症下药,解决把如此花样百出的各种技术信息熔于一护的问题。在处理相抵触的技术信息的问题上,我们首先利用计算机计算出所有的技术指标,然后针对各个特定的环境要求,从中选出最佳的组合。这样的解决方案是显而易见的,那么为什么在这个方面迄今并无太多建树呢?实际上到目前为止,这类研究主要还停留在纯理论性的实验室阶段,从未经受过实践检验。其费用昂贵,对计算机的性能要求太高。另外,即使我们识别出了市场的形态,它们往往也是不稳定的,需要不断地进行再检验。在这一领域,拉登研究组是走在前沿的研究集体。该小组的主要发言人是其主席,戴维·阿伦森。

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