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人工智慧買股票靠譜嗎

發布時間: 2021-08-10 01:27:08

⑴ 人工智慧預測股票靠譜嗎

人工智慧是通過大數據預測的,對錯參半不能算靠譜。

⑵ 有沒好的人工智慧炒股平台介紹啊感覺很多平台都要收費的

人工智慧炒股?如果真管用的話他們自己炒股不就行了,還要收你這點費用嗎?
炒股是一個零和游戲,有人賺就有人虧,說白了是少數人賺多數人的錢,所以如果真的有很賺錢的方法,一定是只有少數人掌握,如果這個方法被大多數人都知道了,就賺不到錢了
所以真正的牛人,是不會告訴你怎麼炒股的,你給多少錢都不會告訴你
能告訴你的,一定是騙子

⑶ 目前人工智慧對炒股有幫助嗎有好的軟體推薦嗎

有好的軟體 對股票肯定有意義的

⑷ 人工智慧炒股程序來了,靠譜么

你覺得要是靠譜,發明這程序的人會拿出來靠賣軟體賺錢?政府、公司、寡頭會讓這種東西能在市場上買賣?

⑸ 證券之星的人工智慧炒股是騙子嗎誰用過

你想想看,如果能人工智慧炒股,那所有證券公司的分析師可以全部下崗了。配置幾台電腦就可以了。 投資一半是科學,一半是藝術,不可能全部量化的。股市炒股要想真正的賺錢,我認為具備兩大方面的要素。一是能看懂大環境的趨勢包括技術分析,二是知道個股怎麼估值。在每次大盤跌到好的支撐位後買入價值被低估的股票。公眾號 :樂富人生

⑹ 人工智慧炒股能穩賺不賠嗎

首先就像是用情商炒股和用智商炒股是兩種思路,中國的股市是一個莊家和散戶的股市!既然是人工股市,那就無所謂規矩!而人工智慧說到底只是機器!它有了人腦的智商卻沒有人腦的情商!下棋會贏!那時因為下棋是有棋路的!雖然千變萬化但也是萬變不離其宗!所以只要把所有的棋路輸進人工智慧的機器腦!它就所向無敵!因為人腦的記憶是有限的!畢竟不能和電腦比!但是股市完全不同!君不見那些牛股妖股它的上漲根本不能用理性技術來看待!股市需要的是高情商!需要的是賭性!需要的是魄力!需要的是和普通散戶完全相反的思路!需要的是對當前政策的吃透!對當前世界局勢的了解!所以這個是高情商和高智商相結合的工作!而人工智慧就算是吃透所有股市的技術面!那又如何!股票還是根據當前形勢的人為操作的,所以人工智慧炒股並不一定比人厲害,也並不一定能穩賺不賠。

⑺ 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。

⑻ 人工智慧炒股靠譜嗎

人工智慧結合人工和智慧才靠譜。

⑼ 用人工智慧炒股可行嗎

可行啊,現在的人工智慧說白了就是一種大數據的分析,但是炒股的話大數據是很重要的一塊,人工智慧可能會分析的更透徹一點,但是有一個問題就是數據是死的,機器也是死的,但是股市是活的,所以還是二者結合,以人工智慧的結果做一個基礎預判,最終的決策還是在自己更可靠一點