人工智能美股，人工智能炒股有哪些

1，人工智能炒股有哪些

还没有听说哪个人工智能炒股最后是胜利的，任何盈利程序都有短板

现在人工智能炒股在A股是不存在的，这个主要还是因为交易机制的问题，A股是采取单边交易，只能做多不可做空，而且交收制度是T+1，人工只能炒股就不现实了。在美股或者是香港市场，运用的比较多。

人工智能炒股有哪些

2，美股科技股的配置逻辑A股如何借鉴

半导体(ai芯片、功率器件、制造设备)ai芯片：中科曙光（603019）、国科微（300672）、景嘉微（300474）、富瀚微（300613）功率器件：杨杰科技制造设备：晶盛机电（300316）、长川科技（300604）5g网络催化剂频频(光纤光缆板块——传输设备板块——无线板块)光纤光缆板块：亨通光电（600487）、中天科技（600522）传输设备板块：烽火通信（600498）、光迅科技（002281）无线板块：信维通信（300136）

美股科技股的配置逻辑A股如何借鉴

3，KQML和ACL的区别

FIPA ACL是智能物理Agent基金会（FIPA）做的Agent通信语言标准化工作。这种ACL在语法上与KQML非常类似。它定义了20种语用词用来帮助理解消息的内容，只是它没有像KQML那样有一种等同于KIF的描述消息内容语言。比如其中一个FIPA ACL的例子： (inform :sender agent1 :receiver agent2 :content (price good2 150) :language sl :ontology hpl-auction ) 从这个例子可以看出KQML与FIPA ACL的消息结构是一样的，而它们之间最重要的区别在于语用词的集合。另外，更重要的是FIPA ACL的开发者通过一种称为SL的形式语言给出了这种语言的形式语义。SL允许表示一个Agent的信念、愿望和意图，以及这个Agent执行的动作。简单来说，如果要发送良定义的消息，消息发送者必须满足一定的约束，称为可行条件。另外，语义还用SL定义了消息的目的，也就是Agent发送一条消息意图实现什么，称为动作的合理结果。消息的一致性要求发送消息的Agent满足可行条件，但不一定要有合理结果（因为合理结果毕竟只是发送Agent一厢情愿的想法罢了）。下面是inform的语义（简化版）：可行条件： BiP and not Bi(IjfjP or UifjP) 合理结果： BjP BiP的含义是“Agent i相信P”； BifiP的含义是“Agent i有这样或那样的方法来确定判别P的真假”；UifiP意思是Agent i“不确定”P。这样Agent i向Agent j发送内容为P的消息对于FIPA ACL的语义是，如果它相信P，并且不存在这样的情况，即它相信j相信P为真或为假，或者j不能确定P真或假。如果Agent成功地执行了inform，那么消息Agent j将相信P。由于有了语义的形式语义，所以就有可能对通信过程的一致性进行测试。一致性测试问题根据Wooldridge的总结：给定一个Agent，以及有完善的语义定义的Agent通信语言，目的是确定Agent无论何时通信，是否遵循这个语言的语义。虽然问题是清晰的，但是想要构造一个外部程序测试一个Agent程序是否遵守这个语言的语义是困难的（相当于要用通信之外的方式准确知道Agent的内部状态）。在多Agent系统的通信需求下，20世纪90年代美国国防部的DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）自主了知识共享计划（KSE），目的是解决： “[开发]在自治的信息系统之间表达知识的交换协议。” KSE受当时的Speech Act理论的影响，并在此基础上建立Agent通信语言。Speech Act理论简单来说，源于我们日常的语言交流光有语句本身还不能真正的表达出我要表达的意思。此外还需要一定的言语动作（Speech Act），比如，问、答、命令、请求、许诺等。Speech Act理论认为，尽管自然语言的所有可能使用方式是无限的，但言语所能执行的动作类型的数目是有限的. 言语行为可与语言所含的具体内容相分离，并被分类以供研究使用. 这使我们可以假定有一个标准的(或大致可确定的)Speech Act集可以用来定义组织中常用的通讯行为。KSE给予这种认识发展起来的，其发布的两个主要文件是：知识查询与操纵语言KQML 知识交换格式KIF 其中KQML相当于规定了Agent通信的“信封”格式，而不管Agent之间沟通是基于什么领域的知识或者通信内容使用什么样的语言。而KIF主要是用来“写信”的一种备选语言。 KIF KIF严格地基于一阶谓词逻辑，而语法上则类似于Lisp（可能是Lisp在人工智能界实在太受欢迎了^_^）。当我们理解了一阶谓词逻辑的表达能力有多强，我们就能理解KIF的表达能力有多强。使用KIF，Agent可以表示：某个对象有某个性质（如 “老王体型肥胖”——老王有“肥胖”的性质）对象之间有某种关系（如 “小张和小陈是夫妻”，表示它们之间有婚姻关系）全体对象的一般性质（如 “每个人都有母亲”）为了表示这些知识，KIF提供了一个固定的结构，以及一阶谓词逻辑的常用连接词，如and，or，not等，全称量词forall和存在两次exists以及常用的数据类型，数字、字符、字符串以及一些标准函数。如表示汽车A停靠在x号停车位： (= (position carA) (park_pos x)) 另外，KIF还可以定义新的谓词，如定义单身汉，也就是没结婚的男人可以这样： (defrelation bachelor (?x)) := (and (man ?x) (not (married ?x)))) 可以看出通过这种方式可以用简单的概念构造非常复杂的谓词。 KQML KQML定义的是信息的公共格式。每个消息包括一个语用词（performative）以及多个参数。一个KQML的例子: (ask-one :content (PRICE IBM ?price) :receive stock-server :language LPROLOG :ontology NYSE-TICKS ) 这条语句的直观含义是向股票服务器询问IBM的股票价格。其中ask-one是KQML中定义的语用词，而带冒号的是一些参数名字，它带冒号的部分以及紧跟着它的那块构成一个“属性/值”对。这样的一对就表示这个动作的参数。而由于参数是按照名字匹配的，所以参数出现的顺序是无关紧要的。上面由KQML定义的消息的参数有下面几种： :content 就是消息的内容本身 :force 消息的发送者是否会拒绝消息的内容 :reply-with 发送者是否期待回答，如果是，给出回答标识符 :in-reply-to 参考reply-with :sender 消息的发送者 :receiver 消息的接收者 KQML或来出现了几个不同的版本，每个版本有不同的语用词。也有几个多Agent系统采用KQML，并取得成功。但是，KQML还是有一些不尽人意的地方。 KQML的语用词采用自然语言描述其含义，使得含义比较模糊（ambiguity）。 KQML的最底层的通信层没有严格规定，使得即使两个Agent都使用KQML也不能保证可以通信。 KQML语用词也不完备，至少缺少“承诺”语用词。 KQML的原意是希望建立与内容无关的Agent通信规范。但是，其结果仅仅是一种聊胜于无的通信语言。首先Speech Act是为了完整地表达语义而进行的研究。语用词本身是理解语义必不可少的部分，所以使用语用词作为通信原语是有悖初衷的。如果把这种关系到语义理解的语用词都放到消息内部或者放到参数里面，即增加一个:performative参数，那么KQML语言的实现会更简单些（当然也有可能造成标准不统一）。

KQML和ACL的区别