go-stock的AI模块采用BERT+GNN混合模型架构，主要应用于以下投资决策支持场景：
Typical Application Scenarios
- intelligent diagnosis::
- 自动识别顶部螺旋桨、曙光初现等58种经典K线形态
- 结合换手率与MACD指标生成买卖点置信度评分
- Public Opinion Monitoring::
- 实时爬取雪球、东方财富等平台的散户情绪指数
- 通过LSTM模型预测短期情绪拐点
- 策略回测::
- 输入自定义交易规则后，自动回溯5年历史数据验证有效性
- 生成包含胜率、最大回撤等12项核心指标的评估报告
Technical realization features
模型采用量化压缩技术，在RTX 3060显卡上可实现：
- 200ms内完成个股多因子分析
- 支持同时监控50支股票的动态预警
- 本地知识库每季度更新行业PE、资金流向等基准数据
（注：AI分析结果仅供参考，实际投资需结合个人风险偏好）
This answer comes from the articlego-stock: AI-enabled stock analysis tool, real-time monitoring of self-picked stock quotes and in-depth analysis based on AIThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " go-stock的AI分析功能具体包含哪些应用场景？
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