ISBN: 9789888853168
出版日期: 2024-02-01
作者： 何文浩 (Percival Ho)
裝訂： 平裝.雙色印刷.208頁.21.
你今天還只用ChatGPT玩問答遊戲？
真正的人工智能專家何文浩 (Percival)，20年前已開始以AI系統投資，20年來選中無數倍升股。
哪一條路能助你「贏」接未來？拿起本書，答案就在你手！
AI專家Percival於2005年已開創AI選股系統，很可能是「香港AI投資第一人」。他修畢人工智能雙碩士，更赴美跟成長型投資大師William J. O'Neil拜師學藝，創立人工智能選股系統，將尖端AI科技與投資技術結合，交出寫滿倍升股的亮麗成績表。
▶ AI是否萬能？當中有甚麼技術原理？
▶ 如何將AI應用到投資領域？
▶ 「NLP情緒分析選股法」是真是假？
▶ 如何以AI系統更正自己的認知偏見？
▶ 市面眾多投資系統，我應怎樣選擇？
以上問題，你當然可以問ChatGPT，只是其答案你無從fact check，代價可能是輸錢又輸時間。所以，問AI，不如問設計AI系統的專家！你心中關於AI及投資的疑問，本書都有答案，最重要是答案有理論基礎、有數據支持、有用家實證，一本真正tech-based的投資智慧結晶。
作者簡介
何文浩 (Percival Ho)
作者簡介
何文浩 (Percival Ho)
Percival Ho畢業於香港大學電機電子工程學系，香港中文大學信息工程系碩士學位(Dean’s list院長嘉許名單)。Percival最初在一家大型銀行擔任電腦系統分析師，並對股票投資產生了興趣，早於2005年已開始使用電腦程式來協助選股，並參加了許多關於股票投資及技術分析的課程，包括美國著名成長型股票投資者威廉奧尼爾(William J. O'Neil)的培訓。
為了深造人工智能技術，進一步改善選股系統，他先於英國伯明翰大學攻讀計算機科學碩士，並以一級榮譽獲畢業，又在美國著名學府史丹福大學以最佳成績修畢人工智能課程(Reinforcement Learning)+ (NLP with Deep Learning)。
Percival一直致力於AI選股系統的研發，成功將尖端AI科技與投資技術結合，創建Percival Core人工智能選股系統，十幾年實戰運用，經得起不同市況考驗，做到持續穩定地捕捉倍升股、爆升股。
| Zon | Jumlah Pesanan (RM) | Kos Penghantaran (RM) |
|---|---|---|
| West Malaysia | Kadar Rata | 6.00 |
| Zon | Item/Berat | Kos Penghantaran (RM) |
|---|---|---|
| East Malaysia | Pertama 1.00 kg | 13.00 |
| Tambahan 1.00 kg | 5.00 | |
| Singapore | Pertama 1.00 kg | 25.00 |
| Tambahan 1.00 kg | 5.00 | |
| Australia, New Zealand | Pertama 1.00 kg | 159.77 |
| Tambahan 0.50 kg | 52.65 | |
| Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | Pertama 1.00 kg | 157.78 |
| Tambahan 0.50 kg | 34.31 | |
| Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | Pertama 1.00 kg | 175.10 |
| Tambahan 0.50 kg | 87.14 | |
| Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | Pertama 1.00 kg | 150.94 |
| Tambahan 0.50 kg | 30.46 | |
| China | Pertama 1.00 kg | 96.44 |
| Tambahan 0.50 kg | 25.35 | |
| Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | Pertama 1.00 kg | 118.52 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.96 | |
| South Africa | Pertama 1.00 kg | 118.52 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.96 | |
| Philippines | Pertama 1.00 kg | 91.42 |
| Tambahan 0.50 kg | 15.29 | |
| Canada, United States, Mexico | Pertama 1.00 kg | 162.58 |
| Tambahan 0.50 kg | 35.90 | |
| Hong Kong | Pertama 1.00 kg | 80.63 |
| Tambahan 0.50 kg | 29.06 | |
| India | Pertama 1.00 kg | 113.30 |
| Tambahan 0.50 kg | 22.28 | |
| Indonesia | Pertama 1.00 kg | 107.35 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.87 | |
| Japan | Pertama 1.00 kg | 112.97 |
| Tambahan 0.50 kg | 35.03 | |
| Macau | Pertama 1.00 kg | 92.93 |
| Tambahan 0.50 kg | 13.82 | |
| Singapore | Pertama 1.00 kg | 74.75 |
| Tambahan 0.50 kg | 21.49 | |
| Taiwan | Pertama 1.00 kg | 94.42 |
| Tambahan 0.50 kg | 34.76 | |
| Thailand | Pertama 1.00 kg | 94.10 |
| Tambahan 0.50 kg | 28.25 | |
| Vietnam | Pertama 1.00 kg | 98.94 |
| Tambahan 0.50 kg | 14.34 |