想更多地了解人工智能 (AI) 带来的股市预测革命吗？
股票价格的模式识别是人工智能擅长的领域之一。作为投资者，如果您知道 图表模式 “头和肩”或“杯和柄”，那么你就有优势。
这些趋势线告诉您股票未来的走势。但它们来之不易，也难以获得。这就是人工智能介入的地方。
本博客将讨论人工智能在股市预测方面的进展。我们将看到它如何在技术、数据挖掘和投资者中发挥作用。
#1 人工智能寻找人类没有时间去搜索的隐藏模式
假设您可以查看十多年来证券交易所的每一次变动，追踪最小的趋势像羽毛一样在世界资产中传播的确切路径，并从数据海洋中的模糊性中筛选信号。当然，没有人会被这种力量所迷惑。但越来越多的机器是这样的。
人工智能算法可以利用最新的机器学习技术，并将其应用于数十万年的历史市场数据，以揭示人类永远不会注意到的多层相关性和推动因素，更不用说避免错误了。
换句话说，这些算法就像猎犬一样，不知疲倦地嗅着空气，在数十亿个数据点中寻找最微弱的预测模式暗示。
示例：您可以回顾 50 年来标准普尔 500 指数的每日价格走势，并在飙升之前发现一种非常确定的双底形成类型 – 波动性已经较低，交易量已拉至接近历史低点 – 并且这种双底形成出现为激增的前兆。
作为零售交易者，你永远无法浏览如此多的细粒度信息，并在大脑中存储如此多的模式。但人工智能不受这些认知限制的束缚，可以将市场情报带来我们无法想象的规模、范围和广度。
最好的部分是人工智能总是生成自身的增强版本。人工智能通过反复回测和用数据输入完善其模式识别算法，学习如何发现那些超高概率的图表模式，这些模式总是能够预测未来价格的方向。
从某种意义上说，算法了解金融市场的机制和“秘密武器”。
#2 利用 AI 数据能力提升您的分析能力
如果您可以通过人工智能的海量数据处理和模式发现能力以有意义的方式增强自己的直觉，该怎么办？好吧，现在有机会了。
最好的定量交易公司已经采用智能算法来执行超大规模市场分析和回溯测试。但在过去的几年里，甚至零售交易平台也开始纳入人工智能分析，看看它是否能让个人交易者取得成功。人工智能不会取代人类，它是一个朋友——让你的智力加倍。
例如，您的交易系统可以在一个或多个维度上筛选数十年的收益历史记录，以寻找杯形手柄后的突破，从而找到有利可图的交易。或者，如果 RSI 进入超买区域，那么在超流动性巨型股的 7-10 天上升楔形模式之后，价格走势可能会逆转。
人工智能以信息优势如此可怕地吸引着你，因为他们已经详细计算了这些模式概率，然后你可以以指数级更大的信心权衡长期的高机会图表形成。就好像您有一支由 24/7 数据科学家组成的军队为您处理市场数据。
#3 用人工智能的推理科学解决歧义
让我们面对现实吧：你无法准确地预测金融市场的表现。价格变动随着数以百万计出于不同原因进入市场的投资者的活动而变化。
当您不知道所有变量之间的相互作用时，这似乎几乎无法理解。
这就是人工智能分析的用武之地。它能够消除所有相互冲突的东西，并看到推动价格的主要重复图表结构。
例如，人工智能算法可以根据纳斯达克指数预测，突破三角形模式的 7-10 天盘整在 60% 的时间内会下跌。只需迈出一步，原本难以理解的图表形态就有可能变得可量化。
当您发现这种统计相关结构时，人工智能可以让您从逻辑、数据驱动的角度而不是投机的角度进行交易。几年过去了，你会收集到坚定不移的证据，证明价格围绕一些重复的技术轮廓反复反弹。市场从深不可测变得规模化、可理解和可预测。
局限性
对于人工智能，有太多让人又爱又恨的地方。这里有两个限制。
- 人工智能依赖于高质量的数据： 如果数据不完整或不实时，预测就会错误。好的数据是AI预测的主要因素。
- 过拟合： 过度拟合是指人工智能学习训练数据的速度过快，并且存在噪声和异常值。这将使您的数据在新的不可见数据上表现不佳。模型训练必须成比例，以免陷入这种困境。
- 市场风险： 股票市场没有安全保障。毁灭性的条件甚至会扰乱最好的人工智能模拟。人工智能可以重新建模，但它可能不太擅长预测“大事”，例如经济崩溃或地缘政治战争。
- 合规问题： 随着人工智能渗透到金融领域，监管机构正在观察。并不是每个人都能遵守规则，它们可能会限制某些人工智能应用程序如何应用于股市预测。
人工智能将贯穿金融体系的每一个缝隙。我们的时代即将到来，我们还将拥有人工智能驱动的算法，能够比任何人类交易分析师所希望的更快、更准确地发现更有利可图的交易。
要在您的用例中利用人工智能，通过从海量数据集中提取价值，您将拥有可持续的优势，使您能够不受任何限制地超越竞争对手。人工智能可能是您成为具有全新水平的洞察力和准确性的交易专家的下一个绝佳机会。
