『壹』 网上炒股是不是的啊
网上炒股和证券市场交易时一样的,而且比证券交易所交易方便。可以利用网络资源分析股票的基本面、技术面、资金面等方面的情况,更好把握投资赢利的可能性。大家共同学习,一定可以在股市上共同掘金。QQ:897950130
『贰』 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。
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。
『叁』 人工智能炒股靠谱吗
人工智能结合人工和智慧才靠谱。
『肆』 如今那么多的炒股软件里,哪个有人工智能功能啊
股票卫士APP利用谷歌AlphaGo技术整合全网碎片数据并提供针对整个股票市场的实时智能监测。正是利用强大的数据采集处理能力以及基于最先进的神经网络人工智能技术系统,股票卫士为广大股民提供精准买卖预警、股票自选股实时监测,为广大股民保驾护航,相当于生活中的股票智能管家,堪称“股市的360”。
『伍』 人工智能炒股,大概是怎么回事
用人工智能算法程序预测大盘股价,然后选择购买方案
望采纳
『陆』 AI智能炒股是什么
就是一款高收益的人工智能的炒股软件
『柒』 股市中有 “人工智能”吗
可以有,且部分公司已经尝试了。
人工智能,本质就是根据大量的信息,从中抽取规律。你看财务报表、看新闻、看蜡烛图、看K图等不都是因为你有了规律,或者期许找到规律,来赚钱么?
但是这个效果,依赖于具体实现出来是什么样子。万事万物皆因果相连,比如蝴蝶效应。如果你有足够多的信息,其实预测就变成了肯定会发生。如果要做到这一步,人工智能还需要一段时间。
目前人工智能,主要是替代人的重复劳动(脑力、体力),在股票里,更多是通过数据,来为人提供决策信息。
『捌』 是否有人用人工智能炒股
我在用盈首Ai炒股机器人
『玖』 人工智能炒股大概是怎么回事
智能是什么?学习, 记忆 ,联想, 推理,大概就是这些东西。人工智能就是人为地,让计算机通过某些程序算法去拥有智能。电脑,大家都了解,虽然计算能力惊人,不过总是死板的,冷冰冰的机器,必须在人给予具体的步骤后才能完成工作。如何使电脑拥有自主性呢?或者更具体一些,如何让其获得自主学习的能力?一想觉得很难,但其实很简单,只要有一个模拟人脑的算法就可以,即“神经网络”。顾名思义,这个算法的结构类似于人脑,类似于神经元互相联结的网络。
对于人脑,当外界输入信息,比如眼睛看见某种水果,则水果的颜色,形状,花纹等信息经过脑中神经网络的处理后得出是苹果,橘子或是西瓜的结论。
类似地,计算机对从外界输入的信息在神经网络这个算法中进行加减乘除,然后输出结果。大伙肯定会有疑问,人脑如此复杂的结构,怎么可能随随便便就在计算机上设计出来呢?我在接触人工智能前也有这样的困惑,但让我吃惊的是,我们不用管网络具体是什么样子的,电脑在用历史数据进行训练的过程中会自我调节,直到生成一个能完成任务的结构。所谓训练,是将历史数据输入网络,然后将输出的结果和作为导师的参考答案相比较,再根据差距自动调节网络的参数,如此一步步地调整,直到其能够输出令人满意的结果,而完成训练的程序就可以用来预测了。