深度学习股票交易

1. 深度学习做股票预测靠谱吗

靠谱 但前提是你学习的技术分析筹码分析是正确的，而不是随便买书或者网上查资料那种

举个例子吧 你在书上和网上看到阳线吞噬怎么解释的？ 简单说也就是阳包阴

都是看涨看多吧

大盘4月11日 8月7日都是阳包阴 然后怎么走的？

你要学的是可以提前分析预判并且有大概率正确的知识 比如以下这些

7月28分析华新水泥短线会过13.7 8月10日收盘14.04.

2. 人工智能深度学习未来能破解彩票股票行业吗

1. 人工智能很厉害，但不代表万能；

2. 更多的破解答案可能是告诉你：概率是多大；

3. 把全部彩票买下来，你一定中奖，买一半，50%。

类似男超人什么时候可以生孩子的问题。

3. 深度学习做股票预测靠谱吗

学习的方向有这么几个
基本面 要会看股票公司的财报 所处行业 所在行内业中的低位容 成长性怎么样 现在的股价估值如何 和同行业股票相比如何 未来有无外延式并购 有无资产注入预期等等
技术面 均线 K线 量能 以及一些技术指标 比如KDJ MACD CCI ENE等等 用来找具体的买卖点
筹码面 这个做为散户能得到的信息不多 主要就是从大宗交易，投资者关系活动记录表，季报股东人数变化和龙虎榜去发现
但是记得 学这些内容要学习正确的 经过实证有效的 而不是网络出来的大路货色
举个例子
阳线吞噬 就是阳包阴 无论你在哪里找的知识 都会告诉你后市看多吧
但在A股二十年的统计中 阳线吞噬之后的走势 涨跌对半的概率 那么这种技术分析有用么？
更不要说 如果一段上涨后出现的阳线吞噬 叫做双人殉情 后市七成要下跌 比如2638之后出现的那2次 和1月9日3147那一次
相反的例子是贯穿线 后市上涨的概率超过七成 你看看创业板这几个月出现的三次贯穿线 是不是每次都出现短线反弹？ 包括这次1月17日的
这还只是K线 还有成交量 筹码面 形态等等综合知识去研判的方法

4. 如何做好t+0交易之深度学习 邢者

T+0操作的实战技巧和注意事项
“T+0”操作技巧根据操作的方向，可以分为顺向的“T+0”操作和逆向的“T+0”操作两种；根据获利还是被套时期实施“T+0”操作的可以分为解套型“T+0”操作和追加利润型“T+0”操作。
一、顺向“T+0”操作的具体操作方法
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股严重超跌或低开，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现低买高卖，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，即使没有严重超跌或低开，可以当该股在盘中表现出现明显上升趋势时，可以乘这个机会，买入同等数量同一股票，待其涨升到一定高度之后，将原来被套的同一品种的股票全部卖出，从而在一个交易日内实现平买高卖，来获取差价利润。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果投资者认为该股仍有空间，可以使用“T+0”操作。这样可以在大幅涨升的当天通过购买双倍筹码来获取双倍的收益，争取利润的最大化。
二、逆向“T+0”操作的具体操作方法
逆向“T+0”操作技巧与顺向“T+0”操作技巧极为相似，都是利用手中的原有筹码实现盘中交易，两者唯一的区别在于：顺向“T+0”操作是先买后卖，逆向“T+0”操作是先卖后买。顺向“T+0”操作需要投资者手中必须持有部分现金，如果投资者满仓被套，则无法实施交易；而逆向“T+0”操作则不需要投资者持有现金，即使投资者满仓被套也可以实施交易。具体操作方法如下：
1、当投资者持有一定数量被套股票后，某天该股受突发利好消息刺激，股价大幅高开或急速上冲，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，待股价结束快速上涨并出现回落之后，将原来抛出的同一品种股票全部买进，从而在一个交易日内实现高卖低买，来获取差价利润。
2、当投资者持有一定数量被套股票后，如果该股没有出现因为利好而高开的走势，但当该股在盘中表现出明显下跌趋势时，可以乘这个机会，先将手中被套的筹码卖出，然后在较低的价位买入同等数量的同一股票，从而在一个交易日内实现平卖低买，来获取差价利润。这种方法只适合于盘中短期仍有下跌趋势的个股。对于下跌空间较大，长期下跌趋势明显的个股，仍然以止损操作为主。
3、当投资者持有的股票没有被套牢，而是已经盈利的获利盘时，如果股价在行情中上冲过快，也会导致出现正常回落走势。投资者可以乘其上冲过急时，先卖出获利筹码，等待股价出现恢复性下跌时在买回。通过盘中“T+0”操作，争取利润的最大化。
T+0相关的几个注意：
当上升达到一个高点，将要发生回撤时，要避免接下来的大幅下跌，这样的下跌一般是不回头的，杀伤力很大的。 分析时注意时间和趋势的结合，趋势也就是方向的变化需要时间来确认，只有注意到时间变化的关系，才可以把握走势的准确变动点。在每个趋势下的操作次数，在上涨的趋势里，操作次数可以频繁，因为高点是组建抬高的，胜率要大一点，在下跌趋势中做的好的可以是跟随股价的下跌，自身的成本也在不断降低，可以叫换仓。 换仓操作避免一种误区，上涨时换仓可以有一点盈利，下跌时换仓很难保持成本摊低，特别是超过10%的下跌，解决的办法是判断大的趋势，减少操作次数。减少操作次数的方法：当大势和个股都配合上涨时，可能会收阳线，如果个股没有出现过份拉高行为，差价则难以产生，减少操作；中阴线出现时，第二天还会有低点出现，如果手中没有仓位，减少操作，有仓位，需要寻找机会减仓。
操作次数和每天的震荡次数和幅度有关系，和自己的可操作仓位有关系，资金量可以对一支股票完成2次的买入和卖出比较理想。
分析的细节上首先看个股的成交量的情况，从成交量上判断股性是否开始活跃，不论上涨或下跌，总要有一个比较大的空间才值得参与；接着看形态，将要形成多头排列和暴跌阶段刚过，一定有短线的操作机会；
必须注意：
1、该股股性活，上下波幅大；
2、必须严格设立止损，不能因为下跌而不卖，否则将会股票越做越多，成本越做越高。
3、一定要做自己熟悉的个股
4、大盘的走势关系到个股的发展方向
5、T+0最忌的就是追涨杀跌。
可以看我☺

5. 深度学习做股票预测靠谱吗

之前，利用DBN去做股票市场的收益预测，输入变量是市场行情数据，财务报内表数据和一容些技术因子，效果仅仅勉强跑赢hs300. 当时希望利用DBN，像处理图片一样，可以detect complex and nonlinear relationship between this variables，但是结果并不满意，甚至同样输入了，RF，GBDT都跑到了不错。现在感觉主要问题还是因为这些原始变量的噪声大，另外还有就是正则化并没有做好。
Data pre－processing 非常的重要。
之前研究过Barra 因子，里面的每一个因子，虽然在生成上并没有什么技巧，剔除outlier，归一化，线性回归，正交化。基本上都是这些算子。但是每一个都有一些logic。回看一些股票多因子的Fama French,1992,1993 的研究框架，更是感觉做金融计量的人和做机器学习的人思维的不同，做金融计量的人在数据分析上预处理很多，逻辑比较严密，并且logic大于统计技巧。我想如果在股票量化策略上，借鉴这种金融计量的思想，对于机器学习的技巧取得成功是必不可少的。

结论就是不可以

6. 深度学习做股票预测靠谱吗

我认为至少目前是不靠谱的，原因
1。股市是一个社会系统，涉及到的方方面面太多，回从经济、政治答、军事、社会、科学、气候、环境、社会心里学、甚至伦理道德等等等等，这一切无法从电脑的一个什么程序里模拟出来，这和下棋的复杂程度远远不是一个数量级的。
2。股市是一个动态的体系，即使用深度学习的方式预测成功了，由于参与者是上千万甚至上亿的社会个体，从众心理会导致大家都按照预测的方向走，于是一个荒谬的结论就出来了：股市中所有的人都是赚钱的。但大家赚的是谁的钱呢？预测系统给的吗？
3。假定预测成功了，但是几次或多次成功以后预测很快就会在出问题。因为股市中有一条颠扑不破的真理，那就是，股市总是会朝大多数人愿望的反方向运动。。。。。。也就是股市中永远只有少数人赚钱这条真理最终会起作用。
4。如果用现在众多的技术指标来给深度学习，那还不如用人自己来看指标预测。而且，号称是这方面的股神、砖家多如牛毛，何必靠一个冷冰冰的机器呢？而且那样做还会断了股神、砖家的财路。。。。。。。