在海内 互联网+人工智能+金融大数据 大趋势中，搜股将这三者糅合于旗下首款金融信息科技产物股票卫士中，产生出对热门信息抓取并有用筛选的全网影响力，这在海内堪称首创。
深度学习的观点由Hinton等人于2006年提出，基于笃信度网(DBN)提出非监视贪婪逐层练习算法，为办理深层布局相干的优化困难带来盼望，随后提出多层主动编码器深层布局。比年来在图像和语音辨认等范畴，深度学习技能所取得的突破引起了很大存眷。但是在金融范畴，深度学习技能的应用，间隔大范围接纳好像仍旧迢遥。在大数据的发掘与深度学习方面，搜股科技CEO于洪钧相称具有话语权，他曾到场天下上唯逐一个具有大型数据流及时处置惩罚本领、同时也是天下上速率最快的含糊查找法的学习与研究，并多年到场天下上最大的资产治理体系 Aladdin的焦点模块开辟。
传统金融精力注意以博弈本领为财产魅力加码，但盲目依赖直觉每每产生错觉偏差，资深股民履历证实，赢家终归是持有大量流畅股、把握控制局面权利的庄家，大多数散户只能成为待宰羔羊怀着荣幸生理碰运气。现在时本日大多数股民有相称范围人聚集中在白领、金领上班族之中，技能的学习越来越依靠于金融资讯平台、炒股软件等智能投顾行业的教授。
于洪钧在对海内智能投顾行业举行阐发后发明，只管智能投顾行业已经在海内鼓起，但却止步于智能背后仍旧依赖相称范围投资司理团队的利用。搜股科技则致力于买通人工智能同大数据直接对接，打造最快速、正确的全网影响力，真正实现理财、投资智能化。
美国伊利诺伊斯理工大学的Matthew Francis Dixon使用深度学习神经网络，来试图猜测43种大宗商品和外汇期货在将来5分钟的代价变更。他们的信息吸收端包罗9896个神经元，在信息输出端有135个神经元，用于处置惩罚差别合约之间的代价差别和协同效应。而搜股科技旗下首款金融信息科技咨询APP则在深度学习与发掘大数据中，逾越了以往老牌炒股软件荐股、信息获取的范围性，以人工智能4000台办事器代替背后大量的人力操纵，将获取信息速率进步了3~4倍。
在海内 互联网+人工智能+金融大数据 大趋势中，搜股将这三者糅合于旗下首款金融信息科技产物股票卫士中，产生出对热门信息抓取并有用筛选的全网影响力，这在海内堪称首创。
股票卫士上线以来，收到不少股民用户的精良回声，也吸引了浩繁互联网科技偕行的诸多存眷。搜股科技自建立以来，公司团队建立不停生长强大，现在重要由投行精英与互联网大牛组成，同时也深力发掘诸多妙手加盟，不久将会推出诸如 搜股神功 、 经典操盘教程 等股民福利。