五一儿童节天问： AI 能基于盘面指标实现完美股票交易决策（预测）吗？

[tim2017]

当下机器学习大热。

如果 ai 能做到完美交易决策的话，岂不是宇宙级无限提款机了？！

我想，答案肯定是做不到，那么制约的原因是什么呢？

欢迎 v 友们，尤其是从事机器学习相关的大佬，大胆分享一下。

谢过！/抱拳

[tim2017]

困惑已久，欢迎大伙儿指点迷津。

[vazo]

ai 无法知道场外资金数量和资金方向.

[dartabe]

差不多一月一贴吧

[BingoXuan]

可以，假设你有所有博弈参与者的信息你可以预测一个最接近的。类似于西部世界第三季的所罗门系统。但有这个算力还不如研究疫苗好了

[YUX]

简单来讲是不能的。
复杂来讲是可能的，但有这么几点问题，首先“盘面指标”信息量不足是一个很大的问题，需要人工（具有很强的专业知识的人）做足特征工程，这一点造成这件事的门槛很高，不是随便一个人把 raw 数据放到模型里就可以的。除了要对盘面指标做足特征工程，还要引入其它数据，比如要监控政策走向，重大事件，还有一些可能看起来不太相关的数据，比如电影票房，空气状况……等，这就导致模型会很复杂，不是插几个 tesla 就能训练好的。还有一点是很多数据不是公开的，及时获取数据也是个挑战。现在不能提前知道哪些数据是相关的，哪些是无关的，要看训练的结果。

总结来讲主要 3 点：1.需要专业的人来做特征工程 2.有足够大量、及时、多样的训练数据 3.需要有足够的算力。

每一点对于一个普通人都是很大的挑战。

[inframe]

政策消息怎么预测
比如央行一个降息，股票就波动一下，没法预测，只能马后炮

[wafm]

以个人理解的角度简单告诉你两点
1.目前用 ai 为噱头的什么量化之类的术语一般用在销售股票衍生类产品中
2.我之前交过一次学费，学习了机器学习量化交易，复盘数据非常漂亮，实际入市亏成麻瓜。（我自己的水平不行）

制约的原因太多了，割韭菜的套路太多，机器哪懂这些，如果认为单靠一些技术指标炒股能行，那就很傻很天真了

[xuanbg]

就像大数据只能体现相关性而非因果性一个道理。

因为指标是结果而非原因。所有根据指标预测涨跌的都是把相关性当做因果性来忽悠人。

[TheCure]

你是 AI, 你对手盘也是 AI

[penghong]

一顿操作猛如虎 涨跌全靠 t 朗普

[PureWhiteWu]

反证法：
考虑一个零和市场，假设真的有这种 AI 存在，那么必然不止一个。
假设有两个这样的 AI，在一个零和市场中，有一个盈利必然另一个亏钱，那么就和我们的假设“完美股票交易决策”所不符了。
以此可以判断，不可能。

[lhx2008]

关键是归因不对，指标，消息和短期的涨跌没有因果关系。而且你没有办法捕捉到这些因素（内幕消息，庄家坐庄的策略）

[ZRS]

股市不是完全信息博弈

[revalue]

量化交易了解一下。人家既然量化做那么多年，招一批 MIT 还是斯坦福把技术迁移到 AI 上也不难。既然这些金融大鳄有那么多年的发展时间，为什么发展不起来？

[cest]

搞自动交易的重点是创造大量 cs 就业机会,带动相关行业发展
绝大多数行业都是这样骗钱的

[djoiwhud]

不能。量化交易在美国已经发展了几十年了。如果量化交易必赚，那说明人已经干不过机器了。交易系统的核心:交易策略，情绪管理策略执行，风险管理。风险管理团队监控交易策略是否有效，也就是说，规则是可能亏损的。

参考文献:海龟交易法则等

[ankazen]

简单来说, 因为历史不能预测未来.
传统的分析法,还是 AI,都是基于历史数据的,不管你用什么方法,都不能用这些数据去预测未来.
但是,肯定是有有效策略的,只是这些策略并不是基于通常意义上的价格数据,或是相关因素数据.

[jhdxr]

你的标题其实已经回答了问题了。不光是 AI，人类也无法做到 只『基于盘面指标实现完美股票交易决策』

[TransAM]

投机品都是差不多的逻辑，如果你不懂股票，试着想想房子。

k 线数据是股票固有的数据，拿 k 线数据预测股票，就相当于拿房子的门牌号，面积和装修水平预测房子的价格。

拿基本面数据预测股票，就相当于拿周围房价，所在区域，交通便利程度来预测房价。

[TransAM]

@PureWhiteWu 股票超过一定时间段就不是零和的，因为公司的利润会放在股票里一部分。