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基于人工智能的股票预测靠谱吗?

  现在人工智能如火如荼,不管是新老股民但凡懂一点人工智能的都一定会发出疑问,为什么不需要全能的人工智能来预测股价?所以以人工智能为基础的股票预测可行吗?

  基本思想和算法的选型。

  其基本思路是利用开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量等历史数据对当天收盘价进行预测。诚然,聪明的你一定会想到,明天的股价很可能不仅仅与前一天有关,还有可能与前几天的行情有关啊,嗯,的确,这也符合所谓波段操作的特点。说干就干吧!碰巧人工智能有一种专门处理时间序列的算法,并且能够自动地考虑历史数据的影响,这种算法被称为LSTM长短期记忆神经网络,因此贝壳花了一些时间研究这一算法,简单地说,使用tensorflow就可以实现python,使用大盘2000-2017年9月之间的数据作为训练数据,包括开盘、收盘、最高价、最低价、成交量,算法自动地考虑历史数据的影响。详细的实施流程相信股友们都不会在意,如果需要可以给我留言。

  二、预测结果。

  直截了当地上图,预测结果见图一。

  图一实值和预测值的对比图。

  怎么说,第一眼看来,这条曲线基本吻合,感觉还是不错的。但细究起来,却会发现一个现象,那就是预测值总是慢一拍,也就是说,预测值实际上与上日收盘价非常接近,这就是一个大问题,那这个结果对于明天的涨跌都没有参考意义,那又算什么呢?在CNKI上,贝壳通过对大量文献的检索,排除了模型算法问题,主要采用机器学习(支持SVM最大值)或人工智能神经网络算法,通过对历史技术数据的研究,得出了与本文基本一致的结论。

  三、摘要。

  那么,总结一下如下:

  一、人工智能很有用。

  仅仅使用机器学习或人工智能算法,特别是各种神经网络,再加上历史数据所作的预测,简直就是扯淡。

  三是运用人工智能算法收集各类主流网站的信息进行情绪判断有可能对股价涨跌的预测起到辅助作用,在壳测试之后再告诉大家。

  对于股票投资方法,相信股友心中都有一杆秤,给贝壳留言吧!您的赞赏是我前进的动力。

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