1：如何算改进了一个算法，怎么改才叫改进了呢
我认为，所谓“改进”就是使发现原算法的不足之处，并优化之，结果是使该算法效率大大提高高，或者适用度更广泛，如果“改进”后的算法不比之前的更优，就不能算改进。反之，只要能够大大提高改算法的效率，或者使该算法适用度更广，就算是改进。至于改进一个细节，如果是一个重要的细节，当然也算是改进。
不过，算法都是高手发明的，他们在公布之前一定将这种算法优化过了，如果要再改进，那一定要非常细心或者比他更高才行。
2：AI都能炒股了，以后就要拼谁的算法牛了
人工智能量化交易平台宣布获得数百万人民币融资。据悉，本轮融资将主要用于团队建设、产品开发和硬件设备投入。
是一家基于人工智能的量化投资公司，成立于2017年10月，主要将技术应用于量化投资领域，实现低风险高收益的投资回报。
中国私、公募基金规模呈大跨步发展，截止2018年2月底，中国私募基金规模已达12.01万亿元，公募资金规模已达12.64万亿，在控制风险的前提下，提高获得投资收益的效率，是公、私募投资最大需求，国外盛行的量化交易越来越被国内机构所接受。
在量化交易这个领域，目前已有不少项目：私人量化交易平台Joinuant、Riceuant以及优矿，为量化交易领域提供核心算法支持的众加，量化策略商城微量网、以量财富为代表的量化理财平台，以及为量化投资者提供智能交易和分析工具的名策数据。
量化交易策略的建立是量化交易的重要环节。目前主要方式有两种，一种是输入与这套逻辑相关联的因子，比如历史表现、公司财务数据、宏观经济数据、上下游供应商数据等众多参数，建立一套模型，以算出标的上涨或下跌的概率，并生成投资组合和调仓策略。随着近几年人工智能兴起，不少人开始选用机器学习等方式，输入众多因子，让AI自己生成策略。
创始人兼CEO庞表示，的做法则不同，是用神经管网络替代原来用逻辑和策略构建的数学模型，通过输入股票相关数据，利用训练不同结构的神经网络来实现机器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研发阿尔法狗的团队），成为中国的基金。
目前，的首个产品A股机器人“狗”已上线，应用于国内二级市场的投资，产品已实盘测试8个月。数据显示，狗实盘业绩显著，在2017年11月A股普跌的情况下(中证1000跌幅超4%)，狗依然实现了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，并在2018年1月底上证指数大跌12%的情况下，智富狗做到了提前清盘避险，业绩明显优于大盘。
投资人黄表示：“人工智能是非常好的提高效率的方式，非常关注人工智能在各个领域的应用，我们认为以为代表的、基于神经网络的人工智能量化交易平台，能极大地提高大型的高频交易的效率。人的精力有限，一个再好的操盘手也不可能同时看2000支股票，但机器能轻易办到。”
3：A股指数计算方法调整后为什么指数没变
你好。因为只是调整了一部分样本股，调入了科创板的一些股票，调出了st类的所有股票。总体影响很小。所以变化微小。
4：A股指数是怎么算的
上证指数系列均采用派许加权综合价格指数公式计算
上证180指数
上证成份指数以成份股的调整股本数为权数进行加权计算，计算公式为：
报告期指数 = 报告期成份股的调整市值 / 基日成份股的调整市值 × 1000
其中，调整市值 = ∑(市价×调整股本数)，基日成份股的调整市值亦称为除数，调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。根据国际惯例和专家委员会意见，上证成份指数的分级靠档方法如下表所示。比如，某股票流通股比例(流通股本/总股本)为7%，低于10%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间(30，40 )内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。
流通比例(%) ≤10 (10，20] (20，30] (30，40] (40，50] (50，60] (60，70] (70，80] >80
加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100
上证50指数
上证50指数采用派许加权方法，按照样本股的调整股本数为权数进行加权计算。计算公式为：报告期指数 = 报告期成份股的调整市值 / 基 期 × 1000
其中，调整市值 = ∑(市价×调整股数)。调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。上证50指数的分级靠档方法如下表所示：
流通比例(%) ≤10 (10，20] (20，30] (30，40] (40，50] (50，60] (60，70] (70，80] >80
加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100
5：7月22日上证指数下午三点半时是涨还是跌，今天三点半时涨了0.37%，求大神解答
明天下午三点时上百度搜 上证指数 就知道了
6：7月22号以后ST股票必须退市吗
没有这一说，只是从上证指数剔除。