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G-Prophet

看懂關注資產的變化、依據和風險。選擇研究期限,查看當時資料與模型情景,保存記錄,到期再核對後來結果。

完整歷史研究示例

公開驗證 · 狀態建模 · 風險提示

示例無需登入,閱讀不扣積分;建立自己的研究前需登入並確認費用。

交易決策真正難的不是「猜漲跌」

📉

單點訊號缺少上下文

只看買賣點,容易忽略當前趨勢、波動和樣本量。

🧩

黑箱結論難以複盤

AI 報告如果不能解釋依據,事後很難判斷對錯來自哪裡。

🧠

情緒會放大噪音

市場波動越大,越容易追漲殺跌,把低品質訊號當成機會。

G-Prophet = 市場狀態引擎 + 滾動驗證 + 決策紀律

狀態引擎

趨勢 · 波動 · 路徑約束

先判斷市場處於什麼狀態,再評估行為是否匹配。

滾動驗證

樣本量 · 信賴區間 · 分層統計

把模型表現放在可複查的長期統計框架裡。

決策紀律

過濾低匹配訊號

減少明顯逆勢、低勝算、低性價比的操作衝動。

核心能力

從「預測一個答案」轉向「識別狀態、校準概率、約束決策」

📊

趨勢過濾

不把結果包裝成單一勝率承諾,而是識別當前市場狀態,把與趨勢結構明顯不匹配的訊號降權或隱藏。

  • ✓ 自動判斷上漲/下跌/震盪狀態
  • ✓ 結合樣本量和市場分層理解訊號
  • ✓ 降低假訊號對執行的干擾
了解趨勢過濾 →
🤖

可追溯 AI 分析

把技術面、基本面和情緒資訊整理為可複查的分析鏈路,而不是只給一個黑箱結論。

  • ✓ 關鍵依據可閱讀
  • ✓ 風險點單獨提示
  • ✓ 報告可用於事後複盤
了解智能體分析 →
🔄

多智能體校驗

多個智能體圍繞同一市場狀態交叉質詢,重點發現單一視角看不到的衝突與盲區。

  • ✓ 技術面 + 基本面 + 情緒面
  • ✓ 共識與分歧同時呈現
  • ✓ 降低單一路徑依賴
了解多智能體 →
📈

公開驗證入口

模型表現交給專門的 Accuracy 頁面展示,按市場、週期、樣本和區間持續更新。

  • ✓ 方向表現與價格貼近度分開看
  • ✓ 展示樣本規模和預測中數量
  • ✓ 用穩定度校準輔助理解模型狀態
查看 Accuracy 數據

Product Interface

G-Prophet Product Interface Screenshot

Intelligent Trend Filtering · Multi-dimensional Analysis · Real-time Signal Alerts

更適合長期站得住的評估口徑

樣本量優先

沒有足夠樣本時,不用單點百分比做行銷結論。

區間優先

方向勝率、價格貼近度和信賴區間分開呈現,減少誤讀。

分層優先

按市場、週期和模型版本拆開看,避免把局部表現包裝成整體承諾。

用可驗證的概率框架輔助交易決策

註冊 G-Prophet,從市場狀態、趨勢過濾和滾動驗證開始,而不是追逐單一準確率。