人工智能选股的思路是什么(人工智能选股机器人)

导读：很多朋友问到关于人工智能选股的思路是什么的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

选股用什么方法最好？原因是什么？

绝大多数人的选择股票构思，一般都是把经济环境的选择放在第一位。换句话说，尽可能先到鉴别大牛市、股市熊市，寻找大牛市去做项目投资。这类构思也不能说是错，但实质上针对上市公司的挑选，其实是不需要看牛市熊市的。由于资本市场的自然环境，自身不会影响一家上市公司的优劣，影响最大的则是领域的大环境。一个行业如果被垂青，那样全部行业内的上市企业，都会有很大的机遇。

这儿所谓的领域被垂青，关键是指时代红利，政策利好这些。在选择股票投资的个股，一方面能选传统产业中现阶段价钱小于使用价值的个股，例如发展趋势相对稳定的金融股中，跌破净资产的股票，这些股票尽管成长型一般，但却能长期保持提高，每一年的分红股利分配经常有与银行同时期年利率类似或是超出同时期银行贷款利率的。

另一方面，能选总股本并不大，成长型好，处在将来10年发达国家帮扶的行业。这种领域一般是新型行业，例如AI人工智能等，在经过帮扶增长期后，便会迈入高增长爆发期，这一期内会迎来巨大的长期投资，这便是股票投资。成交量选股。价涨量涨是股票上涨后的完美配合，在股票短线黑马股时就选选择那些价虽量涨的个股做为短线炒股的标底。

个股底位缩量调整环节出现成交量放大的情况，这时候大家就要注意了，假如是成交量放大缩量回调的配合那样缩量回调就是我们的干预机遇。总体慢牛节奏感：这类节奏的个股都是会依靠股票大盘一次非常有力度的下挫形成的底点进行本身底点运行逐渐第一阶段增涨。增涨环节中几乎不发生股票涨停板，以环节多条中阳线的特点反映拉涨节奏感。以60日和120日日均线为支撑。

现在很多券商都推出了智能选股，它具体是指什么？

智能选股是通过大数据挖掘、后台数据处理、人工智能分析，基于市场热度、主力强度、走势分析、价值评估，然后根据客户风险承受能力、多维度选取基金或股票，通过机器人在线回答客户提问。

同花顺的“ai相似个股”是什么意思

亲，Ai就是人工智能的英文缩写。

Ai相似个股指的就是通过人工智能的方式为你找到符合某一条件的相似个股，也就是现在比较流行的Ai选股。

内行低估了人工智能 外行高估了人工智能

内行低估了人工智能 外行高估了人工智能

今天人工智能如火如荼，新产品要是没有跟人工智能沾上一点关系，就好像落伍了。难怪有人说：“今天的人工智能项目当中，存在大量的“伪人工智能”，比例可能高达 90%，或者 99%！”

人工智能好像是一夜之间冒出来的。智能机器人、智能炒股、智能服务员等一些装上简单预设程序的智能设备、软件，被披上人工智能马甲，马上就高大上起来，成了“吸睛”“吸资”的噱头。

谁让人工智能风头正劲呢。大量天使资金的涌入，人工智能产业前景的一片叫好，利好政策的不断出台，让人工智能产业迎来爆发式增长。除了真正的科技巨头，跟风的创业公司都想趁机捞一笔，没有技术就做表面功夫，引起话题，吸引资金。

就拿人工智能炒股软件来说。目前市场中出现的一些人工智能炒股软件，其实还只是用一种统计、量化的方法来做选股。听起来很神，但效果还要待时间检验。

据厦门中小企业平台了解，此前《证券时报》报道过一个利用人工智能炒股的交易员，这位交易员还曾出过书，但当媒体再联系他时，他已经破产了。

除了那些以人工智能为噱头的炒股软件，也有真正的人工智能炒股软件。2017年10月，美国出现炒股“阿尔法狗”—全球第一只应用人工智能进行投资的ETF基金AIEQ。每天24小时不停工作，持续不断地分析6000只美国挂牌股票，分析上百万条相关的公告文件、财报、新闻以及社群文章，利用量化择时、量化选股、因子分析、事件驱动等N种量化模型选股，并且不断地深度学习。

虽然开始阶段处于亏损状态，但是不久便扭亏为盈。截至美国时间2018年3月16日，AIEQ上涨8.32%。在此期间纳斯达克指数上涨12.9%，虽然没有跑赢市场，但是只经过短短几个月，就有如此成绩，发展潜力巨大。而且随着人工智能数据处理越多，选股正确率越高。

人工智能技术门槛高、投入时间长，现在人工智能的产业应用还很弱小，还有漫长且艰难的路要走。如果内行只顾推概念，搞噱头，造成虚假繁荣，势必产生市场泡沫。

正如“内行低估了人工智能，外行高估了人工智能”。

人工智能基本研究思路是什么?

我个人的思路为：

1、将全部单一文化中的名词及含义分层分类。例如，将汉语文化的名词及含义分层分类。

2、再次分层分类另外一至两种文化。例如英文。

3、将两种文化做对比。找出共同的基本名义。

例如，颜色形状与声音，是不同人种及文化之间共同处。

4、搞清人类整体的含义层级结构之间的关系及原理。绘制《人类文明名义关系总表》。

其作用类似《化学元素周期表》。表内所有的名义及关系结构工整庄严，一目了然。

5、搞清逻辑演义原理。教科书上流行的逻辑原理，很肤浅。

不能满足人工智能事业的需求。必须深化细化。编写《逻辑演义原理》

6、编写《编码方案》。也就是编写一门人机通用的程序语言。

7、全部名义内容数码化。以上几条都搞完以后，数码化并不难。只是很费时间。

编写《数码总塔》(人类文明结构的数码总模型会呈现出一种塔式结构，故以此命名)。

8、编写操作系统及各种必要的算法。其实也不是在编写创造一个操作系统。而是发现那个本来就被人机共同遵循的操作系统——逻辑系统，找到系统中不同位置上的输入输出运行方案而已。

9、对现有硬件结构进行必要的改造。例如中央处理器、摄像头感光电路等硬件几乎都需要相应修改。

10、运行调试。

人工智能可以用来炒股吗

说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。

首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。

事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。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, 某个股民自杀的影响...)

然而这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：

一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。

那么是不是预测股价是就是不可能的呢？

事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。

但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。

股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：

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基本面分析

简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。

另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。

如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。

可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）

2. 技术分析

传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。

总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。

人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。

“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。

在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。

AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。

然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。

整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

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