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人工智慧可以買賣股票嗎

發布時間:2021-04-23 01:07:21

A. 人工智慧可以用來炒股嗎

說的神乎其神,人工智慧能用來炒股嗎?

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利,這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問,還有什麼是人工智慧不能克服的嗎?譬如說,變幻莫測的A股?

對於這個問題,持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分:1. 股市可以預測嗎? 2、 假如可以預測,用機器學習的方法去預測可以嗎?

先回答第一個問題:股市的漲跌可以預測嗎?

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列,Price = Market (t), 我們往往會發現,不管是嘗試用N個模型(線性,非線性, 概率)來進行逼近,即使是建立了符合股價變化的這樣的模型,並且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價,但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

美國矽谷「感知力」技術公司讓人工智慧程序全程負責股票交易,與其他一些運用人工智慧的投資公司不同,該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器,以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。據報道,「感知力」公司的人工智慧投資系統可以通過經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器,其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易,目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量,經過測試,不好的「基因」被剔除,好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標,剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露,目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票,每天完成數以百計的交易,持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標,但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步,人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說,股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面,也不是所有的投資商都信任機器,英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說,不應過度信任人工智慧投資,該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾,很多投資人的錢卻有去無回。

B. 目前人工智慧對炒股有幫助嗎有好的軟體推薦嗎

有好的軟體 對股票肯定有意義的

C. 用人工智慧炒股可行嗎

可行啊,現在的人工智慧說白了就是一種大數據的分析,但是炒股的話大數據是很重要的一塊,人工智慧可能會分析的更透徹一點,但是有一個問題就是數據是死的,機器也是死的,但是股市是活的,所以還是二者結合,以人工智慧的結果做一個基礎預判,最終的決策還是在自己更可靠一點

D. 人工智慧炒股靠譜嗎

人工智慧結合人工和智慧才靠譜。

E. 人工智慧炒股大概是怎麼回事

智能是什麼?學習, 記憶 ,聯想, 推理,大概就是這些東西。人工智慧就是人為地,讓計算機通過某些程序演算法去擁有智能。電腦,大家都了解,雖然計算能力驚人,不過總是死板的,冷冰冰的機器,必須在人給予具體的步驟後才能完成工作。如何使電腦擁有自主性呢?或者更具體一些,如何讓其獲得自主學習的能力?一想覺得很難,但其實很簡單,只要有一個模擬人腦的演算法就可以,即「神經網路」。顧名思義,這個演算法的結構類似於人腦,類似於神經元互相聯結的網路。
對於人腦,當外界輸入信息,比如眼睛看見某種水果,則水果的顏色,形狀,花紋等信息經過腦中神經網路的處理後得出是蘋果,橘子或是西瓜的結論。
類似地,計算機對從外界輸入的信息在神經網路這個演算法中進行加減乘除,然後輸出結果。大夥肯定會有疑問,人腦如此復雜的結構,怎麼可能隨隨便便就在計算機上設計出來呢?我在接觸人工智慧前也有這樣的困惑,但讓我吃驚的是,我們不用管網路具體是什麼樣子的,電腦在用歷史數據進行訓練的過程中會自我調節,直到生成一個能完成任務的結構。所謂訓練,是將歷史數據輸入網路,然後將輸出的結果和作為導師的參考答案相比較,再根據差距自動調節網路的參數,如此一步步地調整,直到其能夠輸出令人滿意的結果,而完成訓練的程序就可以用來預測了。

F. 人工智慧代替人炒股嗎

人工智慧炒股是有可能的,但只是代替某些環節,不可能全部代替,「最後解決戰斗的還是要靠步兵」。

G. 未來:人工智慧能炒股票嗎

不能。第一中國股市是政策市,又有莊家控盤,而我們用的軟體又是靜態的,莊家什麼時候拉升出貨都不知道。所以用人工智慧做股票只會虧錢。

H. 利用人工智慧來進行股票交易可靠嗎

不可靠
如果都有機器人了
大家都很理性
那麼最終到底賺誰的錢呢
這是一個零和交易的市場
終歸有人虧錢有人賺錢
人工智慧
不靠譜

I. 說的神乎其神,人工智慧能用來炒股嗎

國外已經在實踐了,國內這方面還比較落後。當然目前還無法完全替代人類的決策。

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