求教，卷积神经网络能不能训练来看股票图形，然后选出可能拉升的股票呢？有人做这个吗？

[sjmcefc2]

卷积神经分类是个大应用，那可以来看股票图形吗？

[shiji]

[KasuganoSoras]

[sjmcefc2]

哇哈哈哈哈，牛。
确实整个投资市场都是被控制的。
不过，可以试试吗，有开源的吗

[yangzhezjgs]

https://www.zhihu.com/question/54542998
引用一下高赞结尾那句话"我个人认为深度学习不过是个复杂的函数映射逼近算法，你的逻辑就是你的函数，逻辑都不正确，逼近得再好又如何？"

[shakespaces]

自古以来就有，简单的多项式，机器学习，深度学习都有啊。但是这个东西就和预测彩票号码规律一样，有什么意义？还不如研究高频交易

[sjmcefc2]

1. 仔细看了，大部分的朋友们，都很专业但是没有一个成功的，都是在说问题的，这就是问题所在。 2. 道理也很简单，做出模型并成功的人没有什么动机去分享。最关键的是，不会做饭的人在一起研究如何做出好饭，这是不行的。3. 股票预测的实质其实不在于具体的点位有多准，模式有多完善，都只是个概率的问题，所有问题应该从这一点入手考虑。 4. 宏观的思路是最重要的，具体的模型和数理统计都只是为之服务的，陷入具体的指标公式数理统计这个方向是不对的。宏观思路是最重要的，不要本末倒置了。5. 宏观思路是否正确是一定要数理统计的，从而确认概率。6. 最后，确认一点股价可以预测，但会有误差。大家努力，有缘与大家分享，祝大家幸福健康。
----我觉得这个说的挺客观的，
就是说赚钱的可用的，留言很短，说问题的，长篇大论。
不过确实没有人可以看到真相股票输入太多不能穷尽)，机器也不能，说到底也许股票预测有点扯，归根结缔靠情报。在川普房间里面的人可能每次都发财?

[sjmcefc2]

我不做深度学习，我做爬虫。有时候我就发现某个公司在某个点开始网络相关的文章开始暴增，然后就是股票涨说个栗子:科大讯飞相关的文章从去年三月份开始在网络大量出现，然后它的股票开始半年翻倍的蒂花之秀。当然，栗子只是抛砖不具代表性。但是有一点肯定 : 当网络出现了大量某股的正面消息，那么很多人肯定会被吸引过来，关注的人多了资金必然流入。程序能帮助你最快感知这一现象––网络某股消息暴增。做出来的人不会告诉你，做不出来的愿意在这和你唠唠嗑，比如说我，但是有木有对大家有些启发，希望有吧。在某些决策，宏观群体是会受某些因素影响而趋之若鹜的。买房，音乐，潮流。。
===这个老兄说的也很有意思

[alphatoad]

Garbage in garbage out

[sjmcefc2]

就是很想试着把自己的交易逻辑能够深度学习来实现以下，好歹也能帮自己做个信息助手哈。
一直觉得整个市场，无论欧美国内，都是被控制的，大宗商品、股市、汇市。这是自己进入市场时候对整个市场的假设，就像每次 G7,G20 在场开会的想必都赚翻了。也不太相信 k 线图，也不做空，最小的时间周期是季线，商品是年线，当然大多人也会说历史不决定未来。不过觉得大宗商品低于成本两年，估计供给端就活不下去要死了，是好事。大家都指点指点呢

[czhfrank]

你做爬虫看到网络热点跟股价有关，那么应该做爬虫信息作为输入信息的模型，怎么会做历史图形的模型呢？历史价格有关未来价格的都是庄股吧，操盘手可以做出图形来的那种股票。

如果是前者的话有人在做的，但关键不是模型好，是输入信息好。听到过用无人机监控沃尔玛外停车场车辆数量的，有黑了信用卡消费数据信息的。好的独家输入信息是关键。

[Trim21]

感觉你后面说的有点像之前那个通过推特跟股价相关性的研究…

[Trim21]

@Trim21 像之前那个推特跟股价相关性的研究…

[czhfrank]

@Trim21 #11 Volfefe 指数了解一下

[czhfrank]

还有股票图形虽然叫做“图”，但本质不过是时间序列数据。如果 lz 想用 CNN 是以价格走势图片像素数据分析，那岂不是化简为繁了。。。处理时间序列最普遍的应该是 LSTM 啊

[walleeeee]

这个想法在机器学习社区里有过很多讨论了，可以看这个
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7wx3c4/p_why_is_machine_learning_in_finance_so_hard/

[noli]

不能。

虽然你肯定不会信，因为题主想必是对自己的知识和智商非常自负，虽然嘴上谦虚
但为了不辜负“程序员”这个节点，还是加点废话打击一下只知道程序不懂世界的程序员吧。

预测股价可以做到，但需要的是对市场和交易有影响的信息量，而不是历史数据的多少。

股票图形这种东西是果不是因。
从果倒推因，嗯，如果有这么容易的话，你还是关心一下 RSA ECC 的漏洞比较容易一点，毕竟你找到算法马上就能推算出银行金钥了。

[qdwang]

资产长期价格只和环境形式有关，机器看图形数据肯定没法预测。

资产短期价格非常随机，你根本不知道某天某个庄会砸盘或者拉盘，所以机器也没法预测。

[geekvcn]

如果庄家操盘有周期性，那么可能预测，但是现实情况是鬼知道哪天突然涨停，哪天又突然跌停

[cnnblike]

我拿 lstm 研究过 aws 的竞价实例的价格 结果是 garbage in garbage out。aws 的人竞价实例参与方远比股票少，不相干变量也少得多。但一样没好下场

[dartabe]

一维的 cnn 是可以用来在某些时候替代 lstm 的

但是股票预测不行 大部分的行为都是随机的 需要数学家建立一个与外部条件相关的模型 普通人别想了