SW/NG 技術簡介
41 個重點參數

我們的研究得出一組共41個財務基本參數和100多個技術指標,以及其他市場變量和股票的價格有重要的互動關係。

9,840,000 個數據點

在每個交易日,我們專有的 AI 引擎,處理超過 2,400 隻香港股票,分析超過 9,840,000 個數據點,提供具升值潛力的股票清單和數據。

2 個杰出產品

SW/NG系統選出的股票,最適合短期交易策略。
而AMEL/A系統選出的AMEL/A Stocks股票名單,能優化你的中長期交易策略。

SWING是股跡獨家開發的A.I.選股系統,亦是全港首創,針對散戶及專業投資者的A.I.選股雲端平台。

SWING不單打破了高科技、高收費的市場潛規律,使A.I.金融應用再不是投資大行的專利; 同時亦有效協助散戶作出更好的決定。

圖中可見,SWING能有效偵測具有短期升值潛力的股票,其中升幅超越10%的股票比比皆是。

頻繁出現的升幅優勢,能有效提升各種投資策略模型的風險回報比例。

SWING的獨有轉強訊號偵測技術,當中運用了超過100個技術指標,建立基礎評估模型 ; 基礎評估模型再評估超過60個短線演算法,當中挑選具優勢的演算法,去訓練獨家研發的A.I.系統; 以尋找最終能令勝率的高斯分布(Gaussian Distribution)顯著移動的演算法;這過程令股跡成功研發出高效率的A.I.短線選股系統SWING。

每天收市後,SWING都會分析超過2000隻港股當日的股價表現,進行活躍選股回報對比,最終調整演算法中技術指標系數權重,達到A.I.快速學習效果。

先進的人工智能學習設計,也令SWING可以因應每天大市數據變化,而調整選股演算法; 因應市場情況,SWING於每個交易日選出的股票數量都會轉變,由1隻到10隻不等。

大市向好時,市上會有較多高短線潛力的股票,因此SWING可選出的股票會較多,反之亦然。而正正是這種調整能力,能令長期操作的期望回報有效增加。

如何運用SWING A.I.訊號

每天收市後,SWING都會分析超過2000隻港股當日的股價表現,進行活躍選股回報對比,最終調整演算法中技術指標系數權重,達到A.I.快速學習效果。

先進的人工智能學習設計,也令SWING可以因應每天大市數據變化,而調整選股演算法; 因應市場情況,SWING於每個交易日選出的股票數量都會轉變,由1隻到10隻不等。

大市向好時,市上會有較多高短線潛力的股票,因此SWING可選出的股票會較多,反之亦然。而正正是這種調整能力,能令長期操作的期望回報有效增加。

例子 1:

於2018年12月13日(四),SWING於開市前偵測並公佈雲頂香港(678)的轉強訊號 。

採取穩健策略的用家,就於當日開市時,以$1.22買入該股。

成功買入後,隨即設定止蝕價為$1.16 (即買入價下跌5%),並開始每天留意止賺時機。

以SWING穩健策略為例,股價跌穿10天線便被視為止賺時機。

隨著時間過去,直至2019年01月22日(二),雲頂香港(678)股價最終跌穿10天線,系統將其定義為轉弱。

用家成功於$1.54賣出該股,最終獲利26%,非常接近其轉強後最高升幅。

例子 2:

於2019年1月8日(二),SWING於開市前偵測並公佈東方電氣(1072)的轉強訊號 。

採取穩健策略的用家,就於當日開市時,以$4.9買入該股。

成功買入後,隨即設定止蝕價為$4.66 (買入價下跌5%),並開始每天留意止賺時機。

以SWING穩健策略為例,股價跌穿10天線便被視為止賺時機。

隨著時間過去,直至2019年02月19日(二),東方電氣(1072)股價最終跌穿10天線,系統將其定義為轉弱。

用家成功於$6.1賣出該股,最終獲利24.5%,非常接近其轉強後最高升幅。