港產AI市場研究平台CANSLIM Research正式上線，嘗試將生成式AI、智能代理及市場動能研究結合，按照多位知名交易專家的公開著作、風險管理原則及圖表分析方法，建立可持續執行市場研究工作的AI模型。
平台由資深科技傳媒及企業傳訊工作者黃沛成（Andrew Wong）創立，定位為獨立市場實證及學術研究項目。系統內的AI模型可全天候24小時運作，自動收集市場數據、分析市況、撰寫研究文章、建立觀察名單（Watchlists），並透過模擬倉記錄不同策略的交易表現。
以專門方法論限制AI分析框架
現時不少生成式AI工具可以整理財經資訊或回答投資問題，但若缺乏明確的分析框架，模型輸出的結論可能受到提示方式、資料來源及市場雜訊影響。
CANSLIM Research採用的技術路線，是先將不同交易專家的方法論整理成個別AI模型，讓每個模型按照指定的選股條件、圖表形態及風險管理規則進行分析，而非只依靠通用語言模型自行判斷市場走勢。
平台表示，系統將動能交易（Momentum Trading）理論融入模型訓練及分析流程，希望讓AI由一般資料整理工具，轉化為具備特定市場研究框架的虛擬分析員。模型亦會嘗試過濾企業宣傳內容及短期市場雜訊，集中觀察價格、成交量、趨勢及圖表形態等數據。
首批建立5個AI模型
CANSLIM Research首階段共建立5個AI模型，分別參考Jesse Livermore、William O’Neil、Mark Minervini、Kristjan Kullamägi（Qullamaggie）及Dr. Alexander Elder的交易理論。
不同模型會按照相關人物提出的市場觀察及風險控制方法執行研究。例如，Jesse Livermore主張按照市場實際走勢作出判斷；William O’Neil的CAN SLIM系統結合企業增長、價格走勢及市場環境；Mark Minervini則重視趨勢、波幅收窄形態及嚴格止蝕。
平台希望透過分開建立模型，保留各套方法的分析邏輯，避免將不同甚至可能互相衝突的交易規則混合使用。團隊未來亦計劃研究其他具有完整交易系統及公開著作的市場人物，擴大模型涵蓋範圍。
每個模型配置100,000美元模擬資金
為評估模型能否按照指定策略持續運作，CANSLIM Research已啟動一項為期3個月的實時模擬研究。每個AI模型獲配置100,000美元起始模擬資金，系統將記錄選股、建立倉位、風險控制、退出條件及整體模擬回報。
研究亦會比較各模型與大市指標的表現，觀察不同動能策略在實際市場環境下的運作結果。由於測試採用實時市場數據，而非只利用歷史數據進行回測，因此可同時評估模型面對市場變化時的分析一致性及執行能力。
不過，模擬結果並不等同於真實交易表現，亦不能證明相關模型可在未來持續錄得正回報。測試期只有3個月，結果亦可能受市場周期、樣本數量及短期行情影響，仍需累積更長時間的數據才能作出較完整判斷。
長遠研究AI自動回測及自我修正
CANSLIM Research表示，團隊將根據模型的分析紀錄及模擬結果持續調整系統，長遠目標是讓AI在減少人工干預的情況下，自動進行策略回測、錯誤檢查及模型改進。
這種設計反映AI Agent正逐步由一般問答工具，延伸至具備指定方法、持續工作流程及可量度結果的垂直應用。不過，金融市場存在高度不確定性，AI生成的分析仍需清楚交代數據來源、研究條件及測試限制，避免用戶將模擬結果誤解為投資回報承諾。
CANSLIM Research並未獲香港證券及期貨事務監察委員會發牌進行受規管活動，平台不提供個人化投資建議、股票推介或財務顧問服務。所有內容、數據分析及模擬結果只供教育、資訊及學術研究用途。
