以神经网络为核心的智能算法是否可以预测股票价格
毫无疑问，优秀的神经网络模型能够更加准确地预测股票未来走势。
如何才能创建一个优秀的神经网络模型呢？
1．选择关联度高的因子
举个例子，要预测一个人是男还是女，有以下两组因子可供选择：
A.头发颜色、皮肤颜色、是否双眼皮
B.是否长胡子、是否有喉结、体重
这简直就是送分题，选项B几乎能够完全准确的预测出真实结果。
所以要想创建优秀的神经网络模型，必须选择关联度高的因子。
2．选择合理的神经网络架构
同样的因子，在不同的神经网络架构下，预测出的结果会大不相同。
结构过于简单，会存在“欠拟合”的情况，简单说就是该分析出来的没分析出来；结构过于复杂，又会出现“过拟合”的情况，简单说就是不该分析出来的分析出来了。恰到好处的网络结构，才能够分析出想要的结果。
以过拟合举个例子：
一名学生，生活在一个偏远的A村，考上了城里的B高中，他是村子有史以来唯一考上B高中的人，高考后，又如愿考上了清华大学。
如果模型出现过拟合，就会认为：“生活在A村”并且“就读于B高中”的人，100%能够考上清华大学。这是事实，但显然不是我们想要的结论。
直接上图：
巴菲特，公认的投资大师，在过去的20年平均回报率高达20%；詹姆斯.西蒙斯，运用他的量化模型，1989-2009年，平均回报率约35%。
神经网络模型预测股票走势必将大势所趋。
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股票价格真的能预测吗
股票价格，当然能够预测！万物都有规律，股市也不例外。
一、从估值角度预测
这是对股票价格进行中长期预测的最根本方法，这是价值与价格规律在股票市场的具体作用。价值决定价格，价格围绕价值上下运动。就像散步时牵着一条狗，狗一会跑主人前面，一会跑主人后面，但却始终不会离开主人太远。
股票对应的是上市公司的股权，必须要用经营企业的心态来对待股票。持有一只股票，对私进行估值，是必须要做的工作。至于如何估值，就在我头条的其他回答里面有，有市盈率、市净率、PEG、DCF方法等。
二、从技术角度预测
这是对股票价格进行中短期预测的主要方法，这是供求规律和人性在股价上的作用。
生活中每一个外在现象，一定由其内在本质决定的。所以，你看到的每一样东西，都绝不是偶然，股市当然也不例外。
从中短期看，股票价格，受到供求关系影响。当进入股市的资金增加时，股票价格就涨，反之则跌。最典型的就是2015年的杠杆牛，所以，做股票，对金融政策，对货币供应，对利率等，都要密切关注。
技术分析，包括波浪理论、道氏理论、江恩理论、禅论等理论，尤其是K线、图形、各种技术指标等，既有所谓对自然规律的解剖，其实正真的是对人心理，尤其是人性的深刻理解和作用。人性的套牢恐惧，人的羊群效应心理，都被主力运用得淋漓尽致。价格的时间窗，作用了数列1、2、3、5、8、13、21……，价格涨跌运用了黄金分割比例0.382、0.618、1.382……算的时候，可能会有一定偏差，但往往比较接近。就算最基础的均线，也是对市场成本的简单作用，也就是看看当前价格相对于市场不同周期持有的人，价格比平均成本是高还是低了，有没有买入或卖出的压力，因为人心总是贪婪和恐惧的，这可以用乖离率BIAS指标等对中短期价格波动进行大概估计。
万物无常，但皆有其道。行动决定性质，而不是自己说是什么人就是什么人。股票的价格走势就是股票的历史，和人的历史一样，不代表将来，但一定继承和蕴含了下一步趋势的原有因素。要想改变，只有从根本变革，就像一个企业一样，需要从基本面改革开始，要改变价值，这才是根本的。人也是如此，只有改变自己的品德人格，从人品做起，才是根本的。
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股市晴雨表咋了
股市是国民经济晴雨表对我们国家而言正好是相反的，原因是资本市场法规制度不完善，让大股东、各类投机的大户专割散户的菲菜，没有长线投资理念，是市场不能健全发展，这样的股市怎能和国家经济相提并论，这样下去永远是笑谈!
股市量化交易原理
股市量化交易是一种基于计算机算法的交易方式，通过数学模型和统计分析来预测股票价格的走势，并自动执行交易。
其原理主要包括以下几个方面：
1.数据采集和分析：量化交易的前提是拥有大量的历史数据和实时数据，通过对这些数据的采集、清洗和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为后续的交易策略提供依据。
2.模型建立与优化：量化交易的核心是建立预测模型，通过对股票价格、交易量、技术指标等数据的分析，构建多种类型的模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等，并根据历史数据对模型进行训练和优化。
3.自动化交易：通过编写程序将模型与交易系统连接，一旦模型发出交易信号，交易系统将自动执行相应的交易操作。
这种自动化的交易方式可以减少人为干预和情绪影响，提高交易效率和准确性。
4.风险管理：量化交易系统通常配备完善的风险管理机制，包括止损、止盈、仓位控制等措施，以降低市场波动带来的风险。
5.持续学习和优化：量化交易系统需要不断学习和优化，以适应市场的变化和适应新的数据特征。
通过定期更新模型和调整参数，可以提高模型的预测能力和交易效果。
总之，是基于数据分析和计算机算法的交易方式，通过建立预测模型、自动化交易和风险管理等手段来获取收益。
同时，量化交易也需要不断学习和优化，以适应市场的变化和适应新的数据特征。