机器学习股票预测

① 如何用机器学习炒股赚钱

下个炒股软件，用模拟炒股功能练习，行情都是实时真实的。多总结经验。

② 用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度

目前机器人炒股概念不是很熟，现在还不能适应于变化多端的股市

③ 用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度

你可以关注WB大彤金融俱乐部，里面有具体操作及预判和推荐(每日更新)

④ 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？

⑤ 有没有什么平台是通过机器学习来预测股票结果的呢

RC智能云就是呀，而且还成立了AI研究学院

⑥ 机器学习可以预测股票走向，靠谱么

那就要看机器里都有什么样的数据了
如果真的能够将全面的大数据进行一个预测排列 不是不可能

⑦ RC智能云为什么预测股票总是那么准

它是通过智能的机器学习技术和核心的RC交易模型来进行股票周密预测的，那种运算量人脑是完成不了的

⑧ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

⑨ 怎样让《机器学习》进行股票分析，提炼出规律

你好，这个要求太高了，目前的程序化或者机器人的深度学习都还没有到这种地步。建议参考券商的程序化交易，来不断提炼规律

⑩ 有没有大佬能利用机器学习预测30天后股票涨跌情况啊，我实现不出来，头都大了

考虑两个最简单的模型，第一个是趋势跟随，也就是正在上涨的股票后面大概率还会延续上涨，正在下跌的股票后面大概率还会延续下跌。第二个是均值回归，就是跌得多了，一定会涨；涨的过头了，一定会跌。用这两个作为输出，实现预测。