ai打板什么意思

Ai打板一般都是个股涨到15%多，就开始把股价往涨停板打了，往往是几个万手单封死，买不进去。

其实就是量化式的把某个模型套进去，然后优化自己的程序，比如放量突破平台首板，还有一些秒板。

因为创业板能预埋单，提前预埋好打板的单子。那么封板的时候，是很快的，300板如果没有预埋单，实际上，你看着涨速榜去打板的话，容易慢半拍，那优化程序就是比如可以挂特定手数监控排单位置和抛压自动化排撤。

打板实战要领：

第一：提前一天做好功课，估计第二天的热点是什么，把目标股列入自选，如果这个板块群起联动，率先启动的应该为龙头，可立即打板介入。

第二：封板的时间原则上为上午十点半前板的最好。

第三：在行情火爆时，巨板的股票一般是巨量封死后，不再打开，不让人有跟进的机会，在行情疲软时，往往会板上打开，换手后再封，这时介入的风险小一些，因为换后进的庄的成本很高，第二天抛压就小一些。

1、明确目标，获取资源。明确目标，就是判断出这堆西瓜的好坏。

2、资源划分，要把找来的这些瓜分成两堆。

3、观察学习，通过观察和思考，挑选出一些可能影响瓜好坏瓜的特征也可以称为属性。

4、预测，来验证上面总结的经验是否满足要求。

5、检验，在预测环节中得出了每个西瓜的预测结果，为了检验预测结果是否准确，需要切瓜来验证预测值是否与真实情况相符。

微软亚洲研究院“创新汇”成立至今已有三年时间，从最开始提出 DTaaS（数字化转型即服务）理念，到近期正式发布微软 AI 量化投资平台“微矿 Qlib ”和微软多智能体资源优化平台“群策 MARO”，DTaaS 的平台之路已经初见成效。

创新汇的成员企业如今已扩展到了 27 家，包含了来自金融、物流、教育、医疗 健康 、制造、零售等多个行业的龙头企业和创新公司。微软亚洲研究院的 AI 科学家与各领域的行业专家紧密合作，激荡智慧，推动企业加速数字化转型，助力其业务模式与时俱进，并共同开展了不少前瞻性的 AI 合作研究项目，在多个行业落地。

微软是一家平台公司，在进行一个个独立的合作项目（可称之为“点”）的过程中，我们的研究员也在不断抽象核心业务场景中的 AI 逻辑，挖掘问题的内在本质，逐步将创新的技术成果延伸到更广泛的行业领域（可称之为“面”），并将这些技术打造为通用平台，以实现某个行业领域的 AI 应用闭环。 只有实现由“点”到“面”的跨越，AI 才能真正改变各行各业。

创新汇成员华夏基金与微软亚洲研究院自 2017 年开始在量化投资——多因子选股领域合作，基于“AI+指数增强”的策略，双方挖掘出了与传统投资方法低相关性的投资组合，实现了华夏基金在金融市场中的差异化竞争。

事实上，在整个股票投资的过程中，选股只是一小步，如果要确保投资成功，还需了解建仓股票之间的关系，从而进行风险控制，以避免“鸡蛋放在一个篮子”的问题发生，如同类股票要谨慎购买，相关联企业要分散投资等等。同时，还需要将交易成本、换手率等约束条件纳入考虑之中；当形成最优投资组合之后，还要考虑订单的执行和交易因素等等。

基于这样的思路， 微软亚洲研究院在此前的研究基础上，打造了一个 AI 量化投资平台微矿 Qlib 1， 希望实现量化投资流程的 AI 闭环 。作为一个 开源工具包 ，该平台可供金融机构、从业个人使用，以提升投资者的技术储备和综合水准，提高整个市场的效率，从而在投资领域形成更大规模的良性循环。

未来，我们还考虑从一横一纵两个方向上对开源平台进行扩展 ——大类资产配置和金融监管。大类资产配置是股票投资的延伸，除了股票二级市场和一级市场，还可以从债券、外汇甚至黄金等多个领域，帮助资金持有者规划更多的投资组合，进一步平摊投资风险，确保更高的收益。

另一方面，金融服务业的业务形态正变得越来越复杂，参与的机构与个人也越来越多，各种 *** 作眼花缭乱，对于监管机构来说，管理难度与日俱增。而在复杂的环境中找规律、找异常，监测风险、挖掘内幕，正是 AI 技术所擅长的，因此在与合作伙伴沟通的过程中，我们也意识到 AI 可以成为金融监管领域的得力助手。

在与创新汇成员东方海外航运的合作中，我们覆盖了供需预测和路径优化这两个物流行业的主要业务场景，通过运用深度学习和强化学习等最新的人工智能技术，来优化现有的航运网络运营。与顺丰的合作，则主要聚焦于智能理赔预警、链路预测、动态定价等方面，在物流领域的更多环节 探索 了 AI 的应用价值。

这两个案例覆盖了物流链条供需匹配的多个基本场景，十分具有代表性，但这仍然都是“点”的突破。其实，在大物流的视角下，除了集装箱、货车调度之外，还涉及仓储管理、仓内货物调度、机器人自动化分拣，以及仓储和终端、供应商、零售终端的关系等多个环节，所有这些子问题的解决方案集成在一起，才是一个完整的物流供应链管理平台。

这其中，物流行业要解决的最根本问题之一，就是供给与需求的匹配。因此，我们针对“ 资源供需匹配”这个可适用于各行各业的核心引擎，研发并开源了多智能体资源优化的群策 MARO 平台 2。或许有些企业已经开发了各种 IT 系统，去解决物流链条中与资源供需匹配相关的子问题，但能够如此与 AI 技术紧密结合的，我们的平台在业内尚属首个。而很多涉及到资源供需匹配的业务场景，例如共享单车中单车与用户的匹配，数据中心里需要运行的任务与实际物理机器的匹配，都可以用 MARO 平台去解决。

可以认为，MARO 是一个面向多行业横截面上的全链条资源优化 AI 解决方案，用户只需提供简单的接口或数据，平台就会自动生成一个仿真器，进行强化学习训练，并最终给出行业解决方案。 开源后的 MARO 平台，将不局限于物流行业，可以帮助更多的传统企业翻新资源匹配工具，以数据驱动的方式达到资源最优化，大幅节约成本 。

与金融领域通用 AI 平台构建、发展的思路类似，我们希望不断充实物流领域的通用 AI 平台。特别是，对于中小规模的物流企业来说，他们将可以直接利用包括 MARO 平台在内的物流领域通用 AI 平台，大幅缩短其 AI 智能业务系统搭建的进程，形成后发优势。

无论是金融领域还是物流领域的通用 AI 平台，都是基于 AI 最擅长的应用“点”来展开的。人工智能作为人类智能的辅助，仅需通过短时间的学习和调试，便能在分析和解决复杂问题时，表现出令企业决策层惊喜的能力。当我们在不同的行业，找到一个又一个的核心应用“点”，就可以由点及面，用 AI 去逐步“打开”每一个传统行业。

同时，我们也积极与微软的产品部门合作，将更多 AI 决策融入到微软的产品体系中。未来，AI 必将实现与不同行业、不同场景更紧密的融合，带领每个企业、每个行业全面迈向 AI 时代。

1微软 AI 量化投资平台——微矿 Qlib：>

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