用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？

自己曾经用 q-learning 写了一些程序，做研究生的毕业论文，觉得reinforcement learning 效率很高，然后想要筹划一个项目，用RL 写一个程序去分析股市，然后让系统自己学习，然后得出一个收敛的最优解或次优解，有没有机器学习的专家分析一下可行么？

可行我就尝试组织一些朋友写写看类似的程序了，并开源。

风羲 · 2018-10-12 00:02:31

有一伙人建了个帮会搞这个，现在坟头草已经一丈多高了。
这个帮会叫LTCM。

汪夷帆 · 2018-10-12 00:02:30

不行！这个做法很好，但是人性是不可计量的！黑天鹅事件也是不可预测的！股票就像一幅画，要用眼观察，用心感受；计算机只是分析者，人才是真正的决策者！

一枚大喷菇 · 2018-10-12 00:02:28

程序化的交易一旦被看出来容易被人狙击。而且报价时时刻刻在变，精细到秒去计算的时候，出入场点难找且难进出，因为不一定有单子给你。虚假信号也能让你亏的不认得家了，盈损跟个人做盘技术有关，这也是另一个约束。全球都在说做量化交易，只是还没有听说过几个盈利的，可能孤陋寡闻了吧。想来想去还是不分析了，没有意义，股票就这样。你赚到钱就可以，你赚不到的话至少你不可以。

山木今可否 · 2018-10-12 00:02:27

我有种预感,未来人类计算能力与物理理论的突破会产生在华尔街. 真的,极度的好奇心与极度的贪婪从本质上讲区别不大.

为了挣钱入股美国国家气象局拿第一手数据并砸钱发卫星... 为了挣钱搞学术界看着要对着撸的大型并联计算机... 为了挣钱把康奈尔讲弦论的教授过来给quant培训... 为了挣钱计较到了1ns...

我们必须服啊!

ML思想再精粹,没有上述的疯狂背书也难以成事. 这玩意儿,一般人玩不动.

梁伟斌 · 2018-10-12 00:02:26

看了许多回答都很复杂，我直接简单的回答吧，不可行。你无法使用历史数据去推测市场会如何变化，哪怕这个数据刚刚形成以及你有足够长时间的历史数据。理由非常简单，涉及有效市场假说，金融市场既不是有效市场也不是无效市场。市场实际上是有一些基本规律的，但是大部分时候价格运行却是无序的，因此是半有效市场，无法对其进行精确的预测。所以，你无法设计出一种有效预测股价变化的程序，只能设计一种特定背景下有效的程序，但特定背景如果清楚了，也就无所谓程序了。历史经常重演，但绝不简单重复，历史重演是因为他们有类似的背景或事件出现。

Tom Jackson · 2018-10-12 00:02:25

不能股市绝对是一个随机过程人工智能绝对无法预测

徐睿寅 · 2018-10-12 00:02:24

1.股票的涨跌是可以预测的，通过如下features: a.筹码集中度；2.筹码所在价格的位置；3.筹码的变化趋势；4.公司的流通盘市值；5.最近是否强势涨停过；6.连续涨停过几板等。通过如上数据的基本可以判断第一天是否能涨停或下跌。长期观测发现准确率很高！
2.把以上数据抽取为features，通过CNN、LSTM(RNN)以及attentiond等模型或混合模型；然后通过交易数据训练。
计划最近做。

linger liu · 2018-10-12 00:02:23

这就像很多人用机器学习数据挖掘来预测世界杯一样。答案是：不可靠。因为问题没有可预测性。

用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？

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