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本文目录：
- 1、人工智能可以用来炒股吗
- 2、人工智能会不会抢走很多人类的工作？
- 3、ChatGPT面世具有何意义？
- 4、听朋友说他用盈首AI全自动炒股机器人炒股，效果很好，请问一下用过的朋友，不知道是否是真的？
- 5、实现全球一重覆盖是什么意思？
- 6、人工智能的风口来了，你会参与其中吗？
人工智能可以用来炒股吗
说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗AI炒股时代来临了吗？美国金融学教授:ChatGPT或许能预测股票走势？
人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？
对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分AI炒股时代来临了吗？美国金融学教授:ChatGPT或许能预测股票走势：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？
先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？
如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。
首先是ReinforcementLearning, 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。
事实上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，来量化这些庆森因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。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 = 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...)
然而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，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且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。如下图：
一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。迅皮
那么是不是预测股价是就是不可能的呢？
事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。
但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策誉昌亩，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。
股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：
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基本面分析
简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。
另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。
如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。
可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其AI炒股时代来临了吗？美国金融学教授:ChatGPT或许能预测股票走势他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）
2. 技术分析
传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。
总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。
人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。
“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。
在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。
AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。
然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。
整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。
美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。
公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。
随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。
人工智能会不会抢走很多人类的工作？
你好，ChatGPT是一款比较高级人工智能程序，能够完成许多人们的日常工作，但归根结底目前还只能作为一种辅助工具，其数据库的完善还需要一个过程。这个问题归根结底是人工智能的发展对人类生存有着一定的影响。从宏观经济学的角度来说，ChatGPT可能引发的失业属于典型的技术性失业，即原来由人完成的工作被机器来代替完成。一、采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。二、从技术角度来说，ChatGPT依托巨量数据资源和强大的学习能力，可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，因此认为，从事软件技术类、新闻媒体类、法律工作类、市场研究分析师、教师、金融分析类、交易员、平面设计师、会计师、客服的人员将更容易被ChatGPT抢走饭碗，因为ChatGPT相比于人类有着更高的准确率和更低的团袜成本。三、ChatGPT是微软公司推出的一个搜索引擎网站，但它不仅仅是个搜索引擎，而是集AI人工智能、语音聊天于一体的一个智能平台。它可以解答您的一切疑问，自动识别全球几十种语言，不但可以回答问题，甚至可以写作业、写论文、写诗歌、写小说，还能承担大量的编程任务。可想而知，它将替代很多职业和岗位，比如老师、医生、律师、程序员，甚至作家和作曲家都有可能失业。四、有专业人士预测，有了ChatGPT，搜索引擎这个行业将首先被冲没或段击，因为人工智能自带搜索引擎，而且，还不带任何恶意或者商业引导。人工智能最有可能抢走的工作似乎主枯誉要集中在白领行业：技术类工作（程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法律行业的工作（律师、律师助理）、市场研究分析师、教育类工作（老师）、财务工作（财务分析师、个人财务顾问）、交易员、平面设计师、会计、客户服务代表。总结:历史上的每一次创新都会面临激烈对撞。它能摧毁旧事物，也能催生新力量。面对创新，我们不应该阻止它，而是以开放的心态，思考如何让它为人类服务，ChatGPT也不例外。
ChatGPT面世具有何意义？
ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。
ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人，“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力，极大地拓宽了其应用场景；同时还加入了道德原则，使ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答，有效提升用户对话时的互动感。
1956年夏季，“人工智能”这一术语被正式提出，它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后，IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，更是进一步仿含拍拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说，这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。
但是自概念提出至今已有六十余年，除了科幻电影中的各种想象之外，普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术，也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进老岁行个性化推荐，线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率，但这些应用并没有将用户纳入交互之中，在这一过程中，用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。
而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会，也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义，意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。
Chat GPT未来可应用场景
1、独立应用：Chat GPT本身强大的自然语言处理能力，可以让当前有点「人工智障」的智能客服，语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等，其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索，让搜索效率进一步提高。
2、AIGC联合应用：当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合，就能产生无限可能。例如视频生成网备羡站QuickVid，用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题，QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本，再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。
基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频，同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像，并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。
听朋友说他用盈首AI全自动炒股机器人炒股，效果很好，请问一下用过的朋友，不知道是否是真的？
应该是真的，现在是人工智能时代，科学炒股是必然选择，国家也在出了很多支持人工智能的政策，之前在各大新闻上看见你说的这个了，有负面就是有利空啦，如果对公司造成实际影响当然股价会下挫。但在A股，利空出来的时候往往意味着主力主动借机打压股价拿筹码，一段时间整理后再抛出利好拉升股票，这就是所谓带血的筹码。不是骗局，很靠谱，我用了几年了，效果很好，最有发言权。而且是国际国内高水平的智能炒股机器人，获得了多项发明专利，盈首AI全自动炒股机器人，我用了几年了，效果很好，而且是全自动交易的，策略是自己可以很方便的设计的。而且不需要自己写编程，只要添加8个数据即可设置交易策略。核心功能编辑，语音，180个模型，180个AI全自动半成品模型，根据人工智能的综合科技，包括神经网络、大数据统亩蚂喊计、特殊算法、主力资金流向统计计算等，综合几十种以上影响股票涨跌的因子组合而成的全智能全自物颂动AI策略模型。模型同样具有6个去风险因子的功能，能及时规避大盘的风险和捕捉大盘和个股的上涨机会。自定义编写，用户打开界面后，对于会编程又懂股票的用户如果想要把自己的操作思路编写为策略进行自动交易，可以在自定义策略编写里面用Python语言编写自己的策略。自定义标的。用户如果不愿点击组合策略模型，也不会编写程序，则可以把自己想要操作的标的添加到策略标的添加栏，然后在（自定义）迅野交易资金买卖设定栏，设定自己的参数即可，标的需要每天添加，进行全自动交易。机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令操作。去风险因子，特有的6个AI去风险因子能帮助用户规避掉极大多数系统性风险，能自动预测大盘及个股即将上涨或下跌，能自动在第一时间根据大盘及个股的走势，自动规避大盘及个股下跌风险及自动捕捉住大盘上涨的起点。全自动交易用户用自己组合的策略或自编的策略进行历史回测，验证历史年化收益率达到自己满意后，即可把策略保存在策略保存区，组合一个属于个人独立的全自动交易机器人。策略保存区一般应保存三个策略。保存后，三个策略同时交易，点击自动交易按钮，机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令了。
实现全球一重覆盖是什么意思？
全球一重覆盖是指在全球范围内建立一个统一衡神的通信网络，使得用户可以在任何地方都能够接收到信号并进行通信。这个网络覆盖范围广泛，包括城市、乡村、海洋、山区等各种地形和环境。伍拦世实现全球一重覆盖需要建立大量的基站和卫星通信设施，以确保信号的覆盖范围和质量。这样的覆盖可以提高通信的可靠性和稳定性，方便人们在全球范围内进行商务、旅游、教育等各种腔肢活动。
人工智能的风口来了，你会参与其中吗？
会。
大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。
这里面充满商机，看大家如何去把握。
首先，让大家失望了，ChatGPT不理解什么是风口，所以它给出的回答如下：
如果您想抓住语言模型，特别是ChatGPT这样的领先技术，可以考虑以下几种方法：
学习人工智能相关的知识：了解语言模型的基本原理和应用场景，有助于您更好地评估这个领域的发展趋势和投资机会。
参与开发和应用：如果您有编程基础，可以考虑参与语言模型的历盯开发和应用，这有助于您更好地了解这个领域的实际应用情况。
投资相关公司：语言模型技术在不断推动着人工智能行业的发展，投资相关公司可以帮助您获得长期的投资回报。
请注意，投资带有风险，应根据个人的投资目标和风险承受能力做出决策。
以上是ChatGPT给出的答案，从这个答案轮烂如来看，ChatGPT更注重于个人能力的提升，而没有关注到投机腊启取巧的事情。
作为普通人，我们看待AI技术发展的新阶段成果，对于这个成果应用于互联网平台产生出新的市场机会，这是我们可以衡量手中资本和技术及社会资源来参与进来的，毕竟中国上市机制改成了注册制，新技术和新的创意及科技创新等企业都能够注册成为公众公司，我们可以成为这些公司股票和债券的投资者。
投资有风险，入市需谨慎。新的风口，考验的是我们每一个人的专业素养和专注行业沉淀及不可缺少的资本积累，考验国家的是行业战略规划和行业发展立法规范及风险管理机制配套与产业发展引导投资。
综合而言，ChatGPT与元宇宙和虚拟货币等AI技术应用端产品一样，资本还在孵化，社会投资人保持谨慎的跟进，不同风险承受能力的普通人会在科技创新和资本市场风口获得不同回报，机会永远还是眷顾有准备的人。
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