@科技先知（TMT行业分析师）：
“OpenAI开源冲击下，产模型的成本优势（如豆包API单0.0008元/千tokens）已转化为生态壁垒。未来属于‘终端+云脑’的双轨玩家。” [[5][7]9
@雪球猎人（私募总监）：
“真正的超额收益源于差异化参数校准。我们结合产业链调研数据调整情绪权重，2024年策略夏普比率达3.8，揭示AI仍需‘人机协同’。” [[4]10
尾声：大智慧AI竞公式不仅是工具，更是市场生态的重构者。当算成为新“氧气”，者需在效率与人性间寻找平衡——毕竟，冰冷的代码从不能预判“黑天鹅”，但人类永远渴望驾驭。
引用搜索源：123457891011
一、竞策略的进化：从人工到AI的跃迁
传统票竞依赖经验与直觉，而大智慧AI竞公式通过多维度数据融合（格、成交量、市场情绪、资金流向）重构决策逻辑。其心在于：
- 动态模型迭代：结合实时行情，利用机器学习优化参数（如
EMA(CLOSE,3)/EMA(VOLUME,3)计算短期趋势度）2。- 情绪量化指标：通过
(HIGH-LOW)/CLOSE*VOLUME捕捉市场恐慌或贪婪信号，预反转点2。- 实战例：2024年某妖在竞阶段出现“匹配量激增+未匹配量骤降”信号，AI公式提前1小时预涨停，单日收益达12%[[3]8。
二、公式内拆解：三层穿透式算架构
- 数据清洗层
- 过滤无效竞数据（如9:20前的挂单），聚焦有效时段（9:20-9:25）的匹配/量[[1]8。
- 策略执行层
- 融合千山系统、麒麟兽尾盘模型等策略，通过多头排列+量共振筛选标的（例：
CLOSE>MA(VOL,5) AND CROSS(MACD,0)）[[4]10。- 风险控制层
- 引入“止损因子”，当格偏离EMA轨道超3%时自动锁定收益，2025年回测回撤仅5.2%[[10]11。
三、生态级：AI竞如何颠覆行业格局
- 散户赋能：免费开源工具（如DeepSeek-R1模型）降低使用门槛，小艺、OPPO小布等终端AI月活用户破1.5亿，反超互联网大厂[[5]7。
- 机构博弈升级：私募利用“乾坤N买卖”分时T+0模块，日均高频交易频次提升300%[[8]10。
- 隐忧与挑战：同质化策略导致“量化内卷”，2025年Q1竞策略超额收益同比下降18%9。
四、未来：AI竞的三大演进方向
- 跨市场协同
- 北交所“竞接力模型R1”已实现科创板/创业板联动套利10。
- 终端硬件融合
- 、高通AI芯片支持本地化推理，延时降至0.1秒7。
- 监管科技博弈
- 交易所拟推“AI策略备制”，防范操纵风险11。
资深点评：
@量化金狐（券商首席研究员）：
“大智慧AI公式的本质是概率游戏的胜利者。但需惕：当80%资金使用相似模型，市场将进入‘算沼泽’——高胜率伴随低。” [[9]11
大智慧AI竞公式：智能算如何重塑市决策生态
——揭秘量化交易新的“金罗盘”
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公式，如阳线选股
公式等。然而，选股
公式只是一种辅助工具，不能保证投资收益。在使用选股公式时，用户需要结合市场环境、个股基本面等因素进行综合判断。AI机构活跃度的参考性：大智慧提供了AI机构活跃度的指标，用于衡量沪深A股中机构的活跃度。这一指标可以作为用户选股的一个参考因素
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