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股票价格真的能预测吗?

这项研究讨论了全球投资者用来预测股票市场走势的主要分析方法 (盖帝图像)

股票价格真的能预测吗?

股价真的可以预测吗?

正方反方 VS

正方观点:股价可以预测 代表辩手:花姐、徐老师、郭超侠

反方观点:股价不可以预测 代表辩手:明帅、小开、老李

花姐:我认为股票的价格是可以预测,股票价格预测是利用股票形态分析理论对股票未来走势的方向和可能性做出预测,它的方法论依据是从海量的历史数据中寻找和某支股票当前趋势相同或相似的趋势,并根据历史趋势判断未来股票价格。

明帅:你倒是预测一个给我看看。现在全球经济一锅汤,他加盐、你加水,我加糖,明天老干妈过来倒了一桶~醋……你能说出最后什么味道?!有些时候利空,它还涨了,因为利空小于预期……规律是有的,但规律太多了,放盐是咸、放糖是甜,这么判断也太简单了。看得全捉摸得透,真能把握一勺又一勺下去后,“汤”的味道?!神啊,请赐予我力量!

徐老师:当然能预测!但无法准确预测 …… 举个例子:你可以去统计某个形态或某个消息出现后市场的走势,然后根据比例去下注,比如某数据超出预期X个点,统计显示80%会向上走,那你下个8%的多头仓位,统计显示60%会下跌,那你下个6%空头仓位。

小开:火鸡告诉我们,预测不靠谱,专家是巫师。专家就是一群习惯“筛选”有利于自己的信息,思维狭隘的人。

郭超侠:统计上的证据表示股价是可以预测的,当然我并不是说我能在今时今刻对某只股票就能做出稍微准确一点点的预测。总之呢,你乐意承受风险就好好炒股,不乐意就别想天上掉馅儿饼。

老李: 股价必然是无法预测的。K线图和各种指标并非预测股价,而只是通过一种方式向你表达市场的现状,哪怕一丝一毫的预测它都不会给你。假使你真的用他们做了预测,相信我,那不是他们的意思,是你的意思。

以上观点各有各的风格和道理,关于股价能否预测的问题,总能拨动专家和股民紧绷的神经,引出各自争锋相对的观点。先不论哪方观点正确,在下定论之前,我们不妨先思考三个问题:

一、 股票价格为什么会上涨?

6、 股票软件走势图之中的K线系统、均线系统、各种技术指标,也可以做为研判、分析、预测市场行情、未来走势的技术性工具。除此之外,如果股价处在反弹高位时,KDJ 指标一般来说也会同时处在高位,但是,在高位之下再经过整理蓄势之后,不排除还会有更高的反弹高点;如果股价处在回调的低位,一般来说,这时的KDJ指标也将会处在低位,但是并不能排除还会有更低的低点。因此来说,要研判股市未来走势和个股走向,就必须关注市场的基本面、资金面,还可以借助一两个习惯常用的技术指标,结合均线系统、成交量,以及日K线这些技术形态一起来看,才会有更大的可靠性。

了解了影响股价的因素后,我们就能更加准确地判断出哪些股票是有升值空间更大的潜力股:

二、股民自身技术分析是否过硬?

1、 基本面分析: 一项广泛地用于股票投资市场的分析方式,是将注意力集中于基本面上。影响基本面的因素包括公司盈利、现金流量和资产负债表统计数字,再加上整体经济情况和和产业型态等。这项分析着眼于表现公司股价的,公司目前的价值是否彻底的反应出投资人对其未来表现的预期。

2、 技术分析: 第二项用于投资的方式是,强调和交易活动有关的技术因素。技术分析或图表借由分析以往的趋势来预测股价未来的走向。例如,股价向上突破历史新高点,代表它还有向上发展的空间。基本面和技术面之间,明显的有一定关系。若股价看起来似乎有往上升高的趋势,可能表示它有不错的基本面,例如公司发布不错的盈利报告或宣布新产品相关新闻。虽然掌握交易型态有助于决定进场时机,然而技术分析有相当的专业需求,我们建议大部份投资人仍然使用基本面方式进行投资较好。

3、 过往的表现: 虽然股票过往的表现并不一定能说明其未来的发展,但是检视其过往的表现仍有必要。 例如检视史坦普深入分析报告书(Standard & Poor's Enhanced Analytics)所载的过去10年来的盈利趋势报告,该公司的年收入和利润是否逐年成长?如果不是,为什么?另外,年收入的成长主要是来自营业额的成长、新产品的销售、企业购并或价格的提升?获利率的趋势为何?利润和年收入的比率是否逐年成长?

三、投资心态是否良好?

多样化的分散投资不失为一种理性选择,也是保持一种好的投资心态的秘诀所在。所谓多样化分散投资,通俗点说就是不要把所有的鸡蛋(资金)放在同一个篮子(股票)里。多样化也是一项风险管理技术,亦即将种类繁多的投资产品融合在一个投资组合中。其机制在于通过分散资金在不同的股票上,将单一股票对整体投资组合所带来的冲击减到最低。如此一来,若某个股票或某部份的投资不幸失利,股民的损失也有限度。

一入股市深似海,在投资领域有前瞻性的预测和基于现状的股价判断相对于麻木投资总是积极的,其实对股价的预测判断,除了市场上不可预知的,不能把控的大环境之外,股民自身的个人建设显的尤为重要,包括投资技术是否过硬、投资心态是否良好、资本实力是否雄厚等。

预测后市到底有何意义?最应该关注预测的根据和逻辑

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人工智能会预测股票和金融市场走势吗?

这项研究讨论了全球投资者用来预测股票市场走势的主要分析方法 (盖帝图像)

“有效市场假说”(EHM):该假说认为股价的波动符合普遍情绪,而这种情绪主要来自对全球最新发布的经济和政治消息的反应。

用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度,靠谱吗?

这个问题是我已经曾试图过的问题,根据以前的, 我可以更系统的梳理一下。 一般经济学家和金融学者偏向于用他们学过的知识来解释股票,比如传统的经济学里面的 Efficient Market Hypothesis (EMH),市场是有效的,我们是不可能预测股价的走势的。但是数学家和计算机学家认为不确定性虽然很大,但是不代表我们找不到蛛丝马迹。如果我们真的对此无能为力的时候。为什么华尔街或伦敦的金融城还有很多人能够赚的本满钵满的呢?为什么DE Shaw, 量子基金等等金融大鳄要招数学家和计算机学家去做定量分析。所以这件事一定是在某种程度上可以做的。

1. 在大家没有关注机器学习的时候,以前就有很多科学家(尤其是数学家和计算机学家)从自己的领域中离开创办对冲基金,比如文艺复兴的 James Simons (https://en.wikipedia.org/wiki/James_Harris_Simons), David. E. Shaw(https://en.wikipedia.org/wiki/David_E._Shaw),以前是哥伦比亚大学大学的教授,他的领域是计算化学,他用自己的对冲基金挣到足够的钱后,自己做了首席科学家来继续研究。

2. 机器学习的出现使这件事的门槛降低了,但是能够在市场上战胜别人绝对不能只是通过用别人现成的算法。尤其是对于时间序列,我们觉得RNN (Recurrent Neural Network)是一个非常好的选择,实施也是的确如此,也有一些工作用RNN(Elman or LSTM)来做金融时间序列分析。我们觉得只是用股票价格信息也许是不够的,毕竟股票市场是一个非常复杂的系统。我们曾经用过两种思路去研究这个问题。一种是找到宏观股票价格和微观交易者的关联模型。我们假设交易者是一个博弈模型,而宏观的数据是微观行为的体现。我们也曾做了一些这样的工作与实验。得到了一些初步的效果。 大家可以参考我们的工作:

智能炒股到底靠不靠谱?镁客君想说, 智能,那肯定是靠谱的,但是炒股这件事本身就不一定靠谱啊 ,所以大家也不要把问题想得太简单了,智能炒股还是要通过自己谨慎思考再作出判断的。

除了财经讯息, K线图 这种股票衍生出来的学问也可以通过人工智能来掌握,这些都是人工智能应用在股票领域的发展方向,说白了就是 数据挖掘、概率、推理 等原理基础。

用“机器学习”的方法去学习股价涨跌 -- 这个问题已经被无数的人思考,并且实践过了。但不意味着没有价值。这个问题其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?先第一个:股市的涨跌可以预测吗?

股市的价格变化,事实就是一个随时间变化的序列。Price = Market(t)只要把这个函数写出来就可以预测股价了。这个函数是什么样子的? 我们可以尝试用N个模型(线性,非线性, 概率)来进行逼近。如果股价的变化是符合这几个模型的,那么在有足够多的训练数据的情况下,股价将被模拟出来。但是事实是,在尝试过许多许多模型的情况下,这些模型几乎没能预测股价的变化,有的模型只能在特定的区间能做一些不是十分精准的预测。

先讨论一下Reinforcement Learning, 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话,准确度可以说几乎为0。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。所以许多人会从这方面进行入手,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)。还有在一些有趣的预测股价方法大都有基于语义分析, 分析股民对某支股票的评论,对某个事件的情绪等等,以此来预测股价的涨跌。等等 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 = 股票价格真的能预测吗? 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. )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 永远不可能把所有的 因素都考虑进来。而且你也不会知道 还会有什么因素会影响股价的波动。在这么多的因素,和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。