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    基于人工智能的股票預測靠譜嗎?

      現在人工智能如火如荼,不管是新老股民但凡懂一點人工智能的都一定會發出疑問,為什么不需要全能的人工智能來預測股價?所以以人工智能為基礎的股票預測可行嗎?

      基本思想和算法的選型。

      其基本思路是利用開盤價、收盤價、最高價、最低價、交易量等歷史數據對當天收盤價進行預測。誠然,聰明的你一定會想到,明天的股價很可能不僅僅與前一天有關,還有可能與前幾天的行情有關啊,嗯,的確,這也符合所謂波段操作的特點。說干就干吧!碰巧人工智能有一種專門處理時間序列的算法,并且能夠自動地考慮歷史數據的影響,這種算法被稱為LSTM長短期記憶神經網絡,因此貝殼花了一些時間研究這一算法,簡單地說,使用tensorflow就可以實現python,使用大盤2000-2017年9月之間的數據作為訓練數據,包括開盤、收盤、最高價、最低價、成交量,算法自動地考慮歷史數據的影響。詳細的實施流程相信股友們都不會在意,如果需要可以給我留言。

      二、預測結果。

      直截了當地上圖,預測結果見圖一。

      圖一實值和預測值的對比圖。

      怎么說,第一眼看來,這條曲線基本吻合,感覺還是不錯的。但細究起來,卻會發現一個現象,那就是預測值總是慢一拍,也就是說,預測值實際上與上日收盤價非常接近,這就是一個大問題,那這個結果對于明天的漲跌都沒有參考意義,那又算什么呢?在CNKI上,貝殼通過對大量文獻的檢索,排除了模型算法問題,主要采用機器學習(支持SVM最大值)或人工智能神經網絡算法,通過對歷史技術數據的研究,得出了與本文基本一致的結論。

      三、摘要。

      那么,總結一下如下:

      一、人工智能很有用。

      僅僅使用機器學習或人工智能算法,特別是各種神經網絡,再加上歷史數據所作的預測,簡直就是扯淡。

      三是運用人工智能算法收集各類主流網站的信息進行情緒判斷有可能對股價漲跌的預測起到輔助作用,在殼測試之后再告訴大家。

      對于股票投資方法,相信股友心中都有一桿秤,給貝殼留言吧!您的贊賞是我前進的動力。

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