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？

困惑已久，欢迎大伙儿指点迷津。

ai 无法知道场外资金数量和资金方向.

差不多一月一贴吧

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

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。

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

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

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。

你是 AI, 你对手盘也是 AI

一顿操作猛如虎 涨跌全靠 t 朗普

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。

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）

股市不是完全信息博弈

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？

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

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

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.

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』

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。

@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。

2010 年的时候，出于兴趣，我开始用进化算法和神经网络做股市的预测，全自动设计网络结构和各类参数，可以说是国内做 AI 量化，乃至 AutoML+量化的最早的人。其中一个实验是拿道琼斯指数 1930 年到 2010 年的历史，拿 60 年做训练，20 年做测试，用 AI 做双边交易可以做到带杠杆 40%左右的年化，不带杠杆 12%左右的年化（基线 7%）。

那时候我所做的技术现在沉淀到了我们的这个开源项目里，欢迎试试：
- https://github.com/DeepWisdom/AutoDL

如果你再不懂，拿 cv 举例子好了。

k 线数据怎么来的，是从交易单聚合来的，这种聚合并不是 mean sum 这种，而是由系统进行买卖双方的自动平衡。

这就像是啥，交易单是原始数据，相当于一副 128x128 的图像。你的 k 线在一天只有 5 个值，开高低收和交易量，相当于 2x2 的图像。

我把猫和狗的图像缩放到 2x2，你还能训练个模型来做分类嘛？

短线类似混沌系统，长线又和政策 /产业发展相关，哪头都不是 AI 能搞定的

不如看新闻联播

还好，没人问“儿童节”的事，大家关注点还是正确的，

不能,非完全信息博弈了解下

可以的
前提是有足够的钱，足够的交易账户，涨跌也就分分钟看心情

请定义完美

另外我就说两点：
1.随着时间流逝，决策本身就可能变化，导致完美变成不完美，AI 在执行决策的前一刻和后一刻，请判断是否完美？
2.如果全体交易 100%都是完美的，那么到底是谁在亏钱？

可能是现在模型和参数相比真实世界还是太简单，算力不够，预测混沌系统需要的时间比真实时间长。

机器学习怎么可能达到这个高度

AI 能不能炒股不知道，AI 方便资本主义有效割韭菜是可以的

信息不对称，你大部分时候的信息都是后知后觉你还怎么决策？

经济指标
政策指标
技术指标
...
这些指标放到一起，到底混沌的还是可预测的，很难去回答。

虽然对历史数据的量化、回测我们可以得到漂亮的量化模型。

但是通过历史能预测未来吗？

记得以前有篇文章，聊为什么专家无法预测经济危机？如果专家都觉得经济危机要发生，那么一定会采取措施，金融危机就很可能不会发生。

如果存在有效的量化系统，那应该是少数人的专利（西蒙斯?）。否则如果量化能预测价格，大家都可以高抛、低吸，那谁来当这个接盘？

要么价格不会有高低波动，价格永远反应价值，那这个市场，就是价值投资的天下了。量化的终极态是不是价值分析呢？

掌握后台大数据的庄家，它的 AI 应该可以做到，想怎么割就怎么割。

你这个问题有问题。
就算真的有，也是闷声发大财，谁会告诉你。
不过概率上来说，减少某些明显的走低，概率是可以很微量的超过 50%的，但抗不过有交易手续费这件事，如果算法能的概率能超过 50%+手续费，就赢了。

@TransAM 可以假设一个零和市场。经济不一定会一直发展。

预测天气预报都不一定准何况是人心

基于盘面指标是不可能作出完美预测的，因为盘面指标只反映了一部分股市的信息，内幕交易、CEO 出事、公司潜力是无法基于盘面预测的。2003 年的亚马逊股票再怎么根据盘面预测也预测不成现在这样。如果真能根据所有信息预测股市了，要考虑的就不是炒股了。

这个问题从源头上就错了。股票价格已经是预测的结果了，这也是为什么一个流动性充足、信息传递及时的金融市场有价格发现的功能。

做出一个 PNL 曲线很漂亮的交易策略很容易，但大部分是过度拟合的结果，而且能实盘的根本没几个。

而且你有没有想过，如果你能做到完美的交易决策，你的对手盘是谁？你提的款从哪里来？

就我一个人注意到楼主说的是“五一儿童节”吗？

五一儿童节 ×
五一强制劳动节 √

混沌系统
随机扰动
假阳性

直接炸死任意智能

西部世界里面的罗波安?

肯定是可以的，但都是绝密的技术，不然大家都用就赚不到钱了

机器能做到的前提是人能做到，机器仅仅是提升效率而已，所以，lz 的问题实际上是，有没有一个“完美”策略能让他“躺赚”？

股票方面我也研究过，我的策略是读取新闻关键字判断板块涨跌。我可以告诉你，股票是人为操作的。存在各种变量。5 万亏一半。老老实实上班摸鱼了。

@winglight2016 人的能力是有极限的
在我短暂的炒股生涯中我意识到，人越是买入卖出就越能说明人的能力是有极限的

此类帖子我上次的回复是：
不要用计算机科学去研究社会学

取决于你定义的“完美”。
由于计算机算法(不限于 AI)的反应速度优势，在 T+0 的交易系统下，超过一半的交易都是靠自动交易（含高频交易）完成的。以至于部分市场限制了交易时间限制（例如中国的 T+1 ），部分券商人为设置了交易延迟以避免被计算机算法割韭菜。
至于预测，目前看到的情况是，至少比人“完美”。

Why are financial markets so difficult to predict? The short answer is that financial markets are difficult to predict because predictions influence markets themselves.

就是 0 和博弈， 钱不会生出来的

楼主是不是野鸡电视台专家荐股看多了。。。

“市场是有效的”

@realpg 楼主是资深股民，但并不相信天上掉馅饼。因为知识储备的局限性，开帖只是请教和抛砖引玉。

另外，儿童节是防沉梗，天问就是天真的问。

另外，有 v 友提到这属于老生常谈，这也是我开贴的顾虑和担心，会不会重复浪费社区资源？最后发帖的理由只有一个：多一次碰撞多一次收获吧。这毕竟属于开放性讨论或者问题，回复万千皆是真知灼见。少一些负能量，可能还会有更多的干货。

感谢各位 v 友的用心和智慧答复，感谢 v2 的社区价值。