go-stockのAIモジュールはBERT+GNNハイブリッドモデルアーキテクチャを採用し、主に以下の投資意思決定支援シナリオに適用される：
代表的なアプリケーション・シナリオ
- インテリジェント診断::
- トッププロペラやドーンなど、58種類のクラシックなKラインパターンを自動的に識別。
- 売買高比率とMACDインディケータを組み合わせて、買い/売りの確信度スコアを生成する。
- 世論モニタリング::
- Snowball、Oriental Wealth、その他のプラットフォームから個人投資家のセンチメント指標をリアルタイムでクローリング。
- LSTMモデルによる短期的センチメントの変曲点の予測
- ストラテジー・バックテスト::
- カスタム売買ルールを入力すると、自動的に5年分の過去データをさかのぼって有効性を検証します。
- 勝率、最大リトレースメントなど、12のコアメトリクスを含む評価レポートを作成。
技術的実現の特徴
このモデルは、RTX 3060グラフィックカードで利用可能な量子化圧縮を使用しています：
- 200ミリ秒以内の個別銘柄のマルチファクター分析
- ダイナミックアラートのために50銘柄の同時監視をサポート
- ローカルナレッジベースは、セクターPEや資本フローなどのベンチマークデータで四半期ごとに更新される。
(注：AIの分析結果はあくまで参考であり、実際の投資は個人のリスク選好度と組み合わせる必要がある）
この答えは記事から得たものである。go-stock：AI対応株式分析ツール、自分で選んだ株価のリアルタイム監視とAIに基づく詳細分析について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " go-stockのAIアナリティクスに含まれる具体的なアプリケーションシナリオは？
