不可能取代策略师，但它会取代一些交易员。
太奇妙了。人工智能可以用来炒股吗？人工智能在围棋、国际象棋、扑克等领域取得压倒性胜利已是不争的事实。事实上，像AlphaGo这样的人工智能已经可以用于任何需要理解复杂模式、制定长期计划和做出决策的领域。人们不禁要问，还有什么是人工智能无法克服的吗？比如变幻莫测的A股？对于这个问题，有很多人有不同的看法。讨论可以分为两个部分： 1. 股市可以预测吗？ 2. 如果可以预测，是否可以用机器学习的方法来预测？我们先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？如果我们把股票市场的价格变化看成一个随时间变化的序列，Price=Market(t)，我们常常会发现，无论我们尝试用N个模型（线性、非线性、概率）来近似，即使我们建立这样的模型与股票价格变化一致，并在有足够的训练数据时模拟股票价格。然而，这些模型最多只能在特定范围内做出一些不准确的预测。第一个是强化学习。该算法基于马尔可夫性质并从一个状态预测下一个状态。但股价的涨跌是否具有强马尔可夫性质呢？即前一时刻的股价与下一时刻的股价之间存在必然性。连接？它不应该太大。这种基于N阶马尔可夫性质的系统对于股票价格分析非常不利。而如果只用股票价格的历史数据来进行模型训练，准确率可以说几乎为0。事实上，影响股票价格的因素不仅仅是历史股票价格，还有更多的因素，比如公司目前的情况、股东对股票的态度、政策的影响等。因此，很多人从这方面入手，利用人工智能提供的快速计算能力，利用适当的模型来量化这些因素，例如（政策X的出台可能会引起y元股价的变化）。当您的模型考虑所有因素时，股票价格预测就很容易实现。股价=f（政策因素、公司情况、市场因素、历史股价、上一年历史股价、股东自杀的影响……）但是，有多少个因素呢？他们将如何相互影响？这是问题的关键。在一些稳定的情况下，我们可以做出近似的预测，但很多时候它们会不准确。这是因为您的模型很难考虑所有因素。而且，因素之间还会存在相互影响。股票价格模型将变得极其复杂。如下图所示：一个因素与另一个因素之间的相互作用很有可能是可以预测的，但如果它们之间存在相互影响，那么整个系统就变得几乎不可预测。一个因素的变化会引起几个因素的变化，最后这些因素又会反作用而直接或间接地引起前一个因素的变化，股价的变化顿时变得难以捉摸。一些细小的因素可以通过这个系统无限放大，最终对股市产生巨大的影响。那么预测股票价格是不可能的吗？事实上，人工智能远比我们想象的更强大。例如，非常复杂的贝叶斯推理，包括深度学习/深度强化学习，可以表达复杂的隐藏变量之间的关系。现在国内外不少企业都在探索人工智能应用于股市的可能性。但说到将人工智能技术应用到股市上，大部分并不是指让人工智能代替人做决策，而是利用人工智能在数据处理方面的优势，不受主观偏好的影响，在股市中发挥作用。投资决策。 “AI专家咨询系统”的作用是协助人类做出更明智的决策。股市分析包括基本面分析和技术面分析两大部分，人工智能技术可以在这两方面发挥作用： 1、基本面分析，简单来说就是阅读各种金融信息。面对互联网海量、复杂的信息，单纯依靠人脑已经无法解决问题。
我们知道数据挖掘的三个V，（Volume大）、Velocity更新快、Variety多样。在处理如此海量的数据时，计算机具有人脑无法比拟的优势。深度学习在自然语言处理领域的应用，可以自动总结海量信息，提取必要信息来帮助人类做出决策。此外，股票价格很大程度上取决于买卖双方的力量平衡以及每个投资者对某种股票的情绪。如果大家都看好一只股票，那么它就有可能上涨；否则，它就会掉落。还有一些特定事件会明显影响股价。例如，今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源板块如预期下跌。这就是为什么那么多投资者会阅读新闻、关注最新动向，以保持敏锐的嗅觉。可见，在预测股票时，最重要的是信息，或者说数据，从中挖掘股票投资者的情绪。情绪识别已经是人工智能擅长的技术。国外这方面的研究很多，也有像DataMinr这样专注于从社交媒体中提取有价值的金融信号的公司。如下图所示，美联社官方推文被黑客攻击（传闻奥巴马被袭击受伤），很快股市大幅下跌——然后上涨（见13点左右）。虽然这个事件比较特殊，但假设你能尽快得到类似的消息，你实际上就拥有了预测股市的主动权。你可以大胆想象，如果将情感分析与机器结合起来
e，从而根据NewForce值来获得相应NEW激励，确保经济受益者覆盖服务供应商、消费者等生态参与方。牛顿规划了链商零售、供应链、农业、公益、游戏、自金融等应用场景，服务实体经济。2019年将上线的链商零售平台NewMall是牛顿的第一个商业应用场景。与传统电商相比，在链商零售平台上，参与方包括但不限于购物、浏览广告、推广等行为都能获得NEW的激励。参与方自己拥有数据，杜绝消费信息泄露。对于商家而言，平台费用将大大降低。并且，牛顿由非赢利性机构发起，NewMall不会留存任何平台费用作为利润，都将通过各种方式以NEW的形式激励给参与方 的个电饭锅 可以是可以的 但是股票有不确定因素 可行啊，现在百的人工智能说白了就是一种大数据的分析，但是炒股的话大数据是很重要的一块，人工智能可能会度分析的更透彻一点，但是有一个问题就是数据是死的，机专器也是死的，但是股市是活的，所以还是二者结合，以人工智能的结果做一个基础预判，属最终的决策还是在自己更可靠一点 从科技发展的角度看，一定会，但普通水复平的交易员会被先取代，高水平的暂时不会受到威胁。这些年程序化交易越来越发达，市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的，美国制市场上据说超过一半。传统程序化交易仍然需要人来制定交易规则，实际上仅仅起到一个执行者的作用，人的作用是不可或缺的2113。但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发，近期已经听5261说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。我预期未来十4102年左右就会有大量人工智能交易员进入市场，占有相当大的比例，水平一般的交易员将被淘汰，1653但人工智能的缺陷很多，高水平的人类专家会更加重要，彻底淘汰人类暂时还遥遥无期，
