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. 人工智慧有哪些股票
人工智慧板塊的股票有華銘智能、至純科技、遠大智能、中國長城、聞泰科技、千方科技、匯納科技、匯金科技、北京君正、科大訊飛、神思電子、恆生電子、中科信息等，這些股票都與人工智慧有聯系。
投資者購買人工智慧方面的股票時一定要挑選一些潛力比較大的，這樣的公司股價在未來有上漲的空間，上漲之後可以獲得不錯的盈利，如果選擇的股票下跌了，這時會發生虧損，給個人帶來不好的影響。
用戶買賣股票時一定要關注股票所在行業的動態，還有就是上市公司本身經營的狀況，只有這樣才能買到一些有潛力的股票。而且在投資股票時不是說買了較好的股票就不會虧錢，畢竟股票的價格由很多方面決定。
在投資股票時用戶最好具備一定的知識，還有就是良好的心態，只有良好的心態才可以讓用戶作出准確的判斷。而且在買入一隻股票後最好制定止損價和止盈價，這樣可以避免錯高點賣出同時可以避免下跌時損失進一步擴大。
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C. 人工智慧炒股何時能完全取代職業炒股人
這個問題只能呵呵了
10月18日，美國出現了炒股「阿爾法狗」——全球第一隻應用人工智慧進行投資的ETF基金。但是，這只炒股「阿爾法狗」炒了26天股後，居然沒有賺到錢!更令人錯愕的是，當美股三大指數全線上漲的時候，它還跑輸了指數。
人工智慧炒股說白了，最多算是加強版的程序化交易。可能計算機程序化比人工炒股狗還還厲害。金融投資是一門科學+藝術，人工智慧無法解決藝術的問題，指望它超越人類還很難。現在人類的技術水平還無法製造比人腦更智慧的東西。
人工智慧在金融領域主要應用於投顧方面，以後可能還應於會計、材料審核方面。
人工智慧以後可能是一種非常棒的分析工具，就像炒股軟體一樣。
炒股說白了是人對人的智慧博弈（買賣都是對手）。如果這市場都是人工智慧操作，那它們就等著被宰割吧。我先有規律的做單，讓它們學習獲利，讓他們養成錯誤的學習邏輯。然後最後我再反手狠狠的收割它們，誘發它們調價和接貨。
D. 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」。
E. 在找能做人工智能股票軟體的人
不知道你想怎麼做,做到什麼程度,如果只是簡單按照交易策略自動交易,那就容易多了有點編程基礎利用現在的很多第三方平台就可以實現.
但如果你想神經網路讓ai自己學習,那這事可大了,先不說這能不能成功,就硬體投入和人員的投入就不是一個小數字.
我學股票的最終目標就是奔著人工智慧方向努力的.就現在而言也只是利用計算機幫助分析效率提高,做一些策略回測分析優化,或者自動交易這些.還達不到人工智慧讓機器自己學習.
F. 哪些股票是人工智慧概念
科大訊飛(sz002230)股權激勵深度綁定,加快人工智慧應用落地
類別：公司研究 機構：華安證券（600909）股份有限公司 研究員：華安證券研究所 日期：2017-01-17
事件:科大訊飛（002230）1月16日發布第三期限制性股票激勵計劃,擬向948名激勵對象授予不超過7000萬股限制性股票,約占公司當前股本的5.32%。
主要觀點:
激勵力度與范圍空前,深度綁定核心團隊
公司此前分別在2011年和2015年實施股權激勵授予方案,2011年首期計劃授予369名激勵對象1098萬股,占當期公司股本總額的4.36%;2015年第二期股權激勵方案授予211名激勵對象950萬股,占當期公司股本總額的1.19%。此次第三期股權激勵方案擬向激勵對象授予7000萬股,激勵人數達到948名,包括公司董事、中高級管理人員及核心技術人員。與前兩期相比,此次覆蓋范圍與激勵力度均空前,實現與核心團隊利益的深度綁定。
以營收增長為主要考核指標,加快人工智慧的應用落地
此次股權激勵計劃限售期解除條件為,以2016年營業收入為基數,2017年-2020年營收增長率分別為30%、60%、90%和120%,考核指標的設置高於行業領先企業平均水平體現了公司在新戰略規劃下對收入能力繼續保持行業領先地位的信心。公司期望通過股權激勵,在確保「頂天立地」戰略推進中把握人工智慧產業機遇,加大核心技術研發投入,加快人工智慧的行業布局和應用落地。
人工智慧戰略布局清晰,行業應用快速推進值得期待
針對當前人工智慧的戰略機會窗口期,公司制定了加大力度進行人工智慧戰略布局的經營策略,集中資源在人工智慧領域進行前瞻研究攻關和業務戰略聚焦,確保核心技術國際領先和用戶規模快速增長;同時在教育等人工智慧重點應用領域採取了創新型的應用免費推廣+增值運營服務的創新模式,積極進行市場佔位布局,為公司中長期經營業績持續健康增長打下堅實基礎。
盈利預測及投資建議
我們預計公司2016-2018年凈利潤分別增長19%、31%和41%,EPS為0.39元、0.47元和0.67元,當前股價對應67X、56X和39XPE。我們看好公司人工智慧技術在教育、汽車、公共安全、醫療等重點應用領域的戰略布局,認知智能領域的探索更使其在人工智慧領域的龍頭優勢地位得以增強,同時公司在技術、人才、渠道建設上的先發積累,已為未來業績爆發蓄滿能量,維持公司「買入」評級,目標價32元。
川大智勝(sz002253):營收增速放緩,新興業務逐步推進
類別：公司研究 機構：信達證券股份有限公司 研究員：邊鐵城 日期：2016-10-26
事件:2016年10月25日川大智勝（002253）發布2016年三季度報告,公司業績表現良好。1~9月份公司總計實現營業收入2.05億元,同比增長55.20%;實現歸屬上市公司股東的凈利潤2067.58萬元,同比增長5.98%;扣除非經常性損益後的歸母凈利潤為1784.50萬元,同比增長10.56%。
G. 人工智慧股票有哪些
人工智慧股票有浙大網新[600797]、*ST猛獅[002684]、贏時勝[300377]等。
1、浙大網新[600797]
深圳市贏時勝信息技術股份有限公司主營業務是為金融機構的資產管理和資產託管業務整體信息化建設提供應用軟體及增值服務。公司主要產品包括資產託管系列軟體、資金交易風險管理系列軟體、財務估值核算軟體、金融資產投資績效及風險管理軟體、投資交易管理軟體、金融數據中心系列軟體等；截止2019年6月30日，公司已取得283項軟體產品著作權。
H. 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。