【编者按】人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生。

　　人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道;今年1月的最后一周，中国香港的对冲基金公司Aidyia已将所有的股票交易托付给了人工智能，足以可见智能投顾运用空间的无限性正亟待发掘。

　　当前国内A股股民最大的痛点就是信息不透明、信息量大难以聚拢。而信息量大对股民产生的遮蔽，令股民始终有“不识庐山真面目”的苦恼。有着十七年炒股经验的于洪钧博士，结合自己所学与多年研究提出，智能投顾目前最应该改进的是其抓关键信息热点的能力，避免散户被“钓愚”，同时改变散户信息裸泳的现状。

　　在国外多年金融高管与技术研发的任职经历中，于洪钧看到诸多大投行、资管公司都有大量专业的数据分析员在做大数据工作，他们跟踪上市公司方方面面的信息变动，进行归总，梳理出他们研究领域的上市公司的具体发展状况及未来预测信息，此外，这些金融公司也有专业金融分析员以数据分析员的结论作为参考，做出一些投资判断。但普通投资者并没有这种雇佣大量专业人员进行投资分析的能力，如何找到一种廉价且强大的模拟机制来解决这个问题呢?

　　去年，于洪钧博士带领自己团队始终在为解决这个问题而苦心钻研。在博士期间他便对大数据算法的研究颇有心得，在他看来大数据就是“建筑材料”，取自于原始数据，这些原始数据经过有目的的加工变成大数据，会体现一定的指标和趋势。人工智能就是建造投资策略或投资组合这些“房屋”的“设计图纸”。这些不同的“房屋”可以看成是针对不同股民的不同需求而定制的投资策略或投资组合，每个投资者其财产状况、风险承受能力、过往经历，投资方向、投资比例等会不同。如何利用大数据材料建造成“房屋”，这就是人工智能要做的事情。大数据与人工智能的结合，正是改变盲目炒股为理性投资和更专业、更智能、更轻松投资的一大拐点。

　　“股票卫士”的出世正是这一拐点上“行为金融学+大数据+人工智能”的杰出代表，其突出特点是利用海量数据实时监测并计算该条新闻对股票市场的影响力度。它利用大数据评估投资组合风险的体系，不仅优化了对新媒体行为、金融市场参与者行为、股民个股数据的监测，在获得行情速度和扫描频率上也创造新高。与美国高端证券投资系统监测和分析全球金融交易所得成交数据流，每三个月提供三份异动监测报告的速度相比，“股票卫士”利用4000台服务器每日24小时跟踪各大媒体财经头条，揭秘头条全网影响力，其数据分析能力和分析量方面更为出色。

　　相对于常规普通的资讯平台，精益求精、不愿将就的研发人员们，不仅优化了“股票卫士”的外观，整体简洁大方、优雅温和，而且将不断优化它现有的头条舆情监控、题材消息追踪、个股买卖预警等方面功能。值得惊喜的是，“股票卫士”一上线便获得了收到邀请码下载用户们的一致好评，“股票卫士”正可谓是有颜有内涵、腔调十足的理财高手。