1：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线。

　　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。

　　2：人工智能能不能通过机器学习，预测未来股票走势

　　不能 股价走势是成千上万投资者的投资行为决定 根本不可能量化分析
人工智能怎么学

　　3：人工智能股票有哪些

　　《麻省理工科技评论》22日揭晓2018年“全球十大突破性技术”，云端AI、对抗性神经网络、人造胚胎、基因占卜等技术获入选。对比过去的榜单，近年来越来越多的人工智能相关技术上榜，体现其地位正在不断提升。
业内专家表示，今年最具突破性的人工智能技术是对抗性神经网络，即通过两个AI系统的竞争对抗，极大地加快机器学习的过程，进而赋予机器智能过去从未企及的想像力。天风证券认为，在无监督学习尚未普及之前，对抗神经网络很有可能是让计算机变得更加智能的关键所在，人工智能相关技术领域的核心龙头企业有望借此获得更广阔成长空间。
相关概念股：
赛为智能(16.42 -2.73%,诊股)：智能化解决系统服务商，公司拥有人工智能技术储备。
华中数控(13.65 -0.73%,诊股)：公司与阿里云达成战略合作布局智能制造等有望受益。
科大讯飞(52.78 -1.71%,诊股)：是A股人工智能龙头，公司在以“从能听会说到能理解会思考”为目标的讯飞超脑项目上，持续加大投入，在感知智能、认知智能等领域均取得显著研究成果。
全志科技(18.89 -1.61%,诊股)：致力于为人工智能提供基础计算平台、SoC+完整解决方案等。
佳都科技(7.01 +0.00%,诊股)：重点布局人脸识别技术，公司的人脸识别算法具有建模速度快等特点，已将其应用于智能安防。

　　4：哪些股票是人工智能概念

　　科大讯飞(sz002230)股权激励深度绑定,加快人工智能应用落地
类别：公司研究 机构：华安证券（600909）股份有限公司 研究员：华安证券研究所 日期：2017-01-17
事件:科大讯飞（002230）1月16日发布第三期限制性股票激励计划,拟向948名激励对象授予不超过7000万股限制性股票,约占公司当前股本的5.32%。
主要观点:
激励力度与范围空前,深度绑定核心团队
公司此前分别在2011年和2015年实施股权激励授予方案,2011年首期计划授予369名激励对象1098万股,占当期公司股本总额的4.36%;2015年第二期股权激励方案授予211名激励对象950万股,占当期公司股本总额的1.19%。此次第三期股权激励方案拟向激励对象授予7000万股,激励人数达到948名,包括公司董事、中高级管理人员及核心技术人员。与前两期相比,此次覆盖范围与激励力度均空前,实现与核心团队利益的深度绑定。
以营收增长为主要考核指标,加快人工智能的应用落地
此次股权激励计划限售期解除条件为,以2016年营业收入为基数,2017年-2020年营收增长率分别为30%、60%、90%和120%,考核指标的设置高于行业领先企业平均水平体现了公司在新战略规划下对收入能力继续保持行业领先地位的信心。公司期望通过股权激励,在确保“顶天立地”战略推进中把握人工智能产业机遇,加大核心技术研发投入,加快人工智能的行业布局和应用落地。
人工智能战略布局清晰,行业应用快速推进值得期待
针对当前人工智能的战略机会窗口期,公司制定了加大力度进行人工智能战略布局的经营策略,集中资源在人工智能领域进行前瞻研究攻关和业务战略聚焦,确保核心技术国际领先和用户规模快速增长;同时在教育等人工智能重点应用领域采取了创新型的应用免费推广+增值运营服务的创新模式,积极进行市场占位布局,为公司中长期经营业绩持续健康增长打下坚实基础。
盈利预测及投资建议
我们预计公司2016-2018年净利润分别增长19%、31%和41%,EPS为0.39元、0.47元和0.67元,当前股价对应67X、56X和39XPE。我们看好公司人工智能技术在教育、汽车、公共安全、医疗等重点应用领域的战略布局,认知智能领域的探索更使其在人工智能领域的龙头优势地位得以增强,同时公司在技术、人才、渠道建设上的先发积累,已为未来业绩爆发蓄满能量,维持公司“买入”评级,目标价32元。
川大智胜(sz002253):营收增速放缓,新兴业务逐步推进
类别：公司研究 机构：信达证券股份有限公司 研究员：边铁城 日期：2016-10-26
事件:2016年10月25日川大智胜（002253）发布2016年三季度报告,公司业绩表现良好。1~9月份公司总计实现营业收入2.05亿元,同比增长55.20%;实现归属上市公司股东的净利润2067.58万元,同比增长5.98%;扣除非经常性损益后的归母净利润为1784.50万元,同比增长10.56%。

　　5：智能制造概念股有哪些龙头股票

　　“互联网化智能制造是升级最优方向，坚定看好这将是未来持续3年的投资大机会。”华泰证券分析师在投资标的方面，目前重点看好两类：一是具备硬件制造和行业经验的集成商，推荐机器人、沈阳机床、科大智能、日发精机、东富龙、广日股份、京山轻机、华昌达、锐奇股份等；二是技术实力强、覆盖行业广的核心部件或通用设备企业，推荐海得控制、劲拓股份、万讯自控、巨星科技等。
国泰君安分析师认为智能制造板块可关注：智云股份、劲胜精密、均胜电子、康力电梯、美亚光电；工业互联主线可关注：永鼎股份、中恒电气、佳讯飞鸿、南都电源、特发信息、东方国信、光环新网、东土科技；行业应用：骆驼股份、江淮汽车、国轩高科、多氟多、大洋电机、正海磁材、方正电机、风帆股份、银河电子、日发精机。

　　6：人工智能炒股能稳赚不赔吗

　　目前的人工智能水平可以做到稳赔不赚