① 人工智慧預測股票靠譜嗎
人工智慧預測股票是有一定可靠性，但是股票市場變幻無常，不能完全靠人工智慧軟體來炒股的。
② 人工智慧股票預測靠譜嗎
人工智慧股票預測不靠譜。人工智慧是通過大數據預測的，所謂的人工智慧預測只是一個軟體。並不能真正起到判斷股票價值的作用。
(2)大數據能否精確預測股票價格擴展閱讀：
炒股的人有必要具備如下素質：
1、平常心
炒股者在買入股票後，一般會出現時漲時跌的情況，盈和虧都十分正常。因而，大可不必因賺錢而洋洋得意，因虧錢而垂頭喪氣，應樹立正確的炒股心態，做到「冷眼觀勝負，理智對輸贏」。從某種角度上講，股市中沒有永遠的輸家，也沒有永遠的贏家，輸贏轉換只在一瞬間。
2、慎對股評
股民對股市信息渴求越來越強烈，股評也因此應運而生。對良莠不齊的股評，股民要謹慎對待、科學區分、合理取捨，減輕對股評人士的依賴、樹立正確的投資理念，不盲目跟風。在日常炒股經歷中不斷加強學習，學會自主決策，把命運掌握在自己手中。
3、調節身心
有不少股民由於沒有處理好緊張與鬆弛的關系，不知疲倦地長期蹲在股市中，其結果是身心疲憊，雖然享受了「牛市」的成果，但也忍受了「熊市」帶來的痛苦。辛辛苦苦賺來的錢往往被市場消耗殆盡，賠了時間，費了精力，一無所獲。因而處理好緊張與鬆弛的關系是股民必須掌握的學問。股民應會調節自己，學會休息。休息有時是一種「最好的投資策略」。休息要徹底，它可以修身養性，可以避免風險，可以為投資者制定下一步策略。
4、支配情理
面對風雲變幻、風險莫測的股市，炒股需要理智；但面對充滿機遇和挑戰的股市，炒股又需要激情。在股市中，常有這樣兩類股民：一類是時時處處謹小慎微，只拿一小部分資金進行操作，既不敢追漲，也不願殺跌。這類股民雖然具有較強的風險意識，但絕非成熟的股民，他們對行情的變化無動於衷，其結果往往是錯過了一次又一次的市場機會；另一類則不知風險為何物，他們緊跟市場熱點，與庄共舞，頻繁進出，其結果往往是「不成功，則成仁」，要麼獲得巨大收益，要麼被深度套牢。這兩類股民都不可能成為成功者。「激情加理智，方成贏家」。炒股該追漲的就要敢於追高，該殺跌的時候要敢於殺跌，該滿倉的時候大膽滿倉，該輕倉時須果斷輕倉，該空倉的時候必須清倉離場。
總而言之，千金難買好心態，好的心態定能贏回千金。
如果你沒有準備好，沒有風險意識，沒有心理承擔能力，就不要盲目地進入股市。
③ 大數據能不能預測股市
隨著人們生活水平的提高，經濟的發展，人們的口袋也開始慢慢變得富裕起來，身邊也就有了一點小錢，就開始尋思著如何做做投資，讓自己的閑錢為自己生錢。所以便有了各種各樣的投資理財方式，其中最為普遍的就是投資股票市場。
隨著股票市場的日趨完善，人們接觸股市次數的增加，便有了各種各樣分析股市的方法，其中有些有一定的作用，而有些是毫無意義的。那麼你說的大數據能不能預測股市這個問題，我的答案是肯定的，可以，但是並非十分准確。首先，你要知道你所謂的大數據，是個常人無法統計的數據，一般如果沒有從事股票投資市場很多年，並且時刻用心無記錄以往的各類事件所導致的股價的異動的話，你所謂的大數據基本就不算合格的，所以就很可能沒有用處。再者，股票市場千變萬化，不是單單一些數據就能解決的，要是這么容易，股市還能有人那麼容易數錢嗎。股票莊家不會那麼傻，讓你看清楚他們的出牌套路，所以用大數據來預測股市，我覺得有用，但是作用性不是很大，准確性也不是很大，想要真正預測股市，除了需要收集大數據作為參考之外，還需要多學習看盤技術，留意國內各大財經報道以及國外外盤的影響。
炒股不是件容易的事情，想要炒好股票，沒那麼容易，這需要你的日積月累的經驗以及對問題的敏感程度，所以大數據的預測只能作為一種輔助用，不能起決定性作用。
④ 大數據可以在哪些領域實現預測價值
和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。
⑤ 有效市場中股票的價格可不可以預測
有效市場中股票的價格不可以預測。
補充資料：
1、從我的觀點來看，精確的價格預測幾乎是不存在的，就如索羅斯所言，根據均衡理論計算的理論價格在現實世界根本不存在。目前基於統計學的金融工程學，對於價格可以提供科學的、有依據的、有操作性的「統計學預測」，即預測其概率分布。這種預測方法無論從方法還是數據而言，目前只有機構投資者才能掌握。
2、而對於分析師的方法而言，基本面分析就是弱化版的回歸模型，優秀的分析師理論上有可能找到准確的參數來進行「預測」，但是什麼樣的人是「優秀的分析師」，他們能不能持續穩定地准確「預測」則是很難保證的。因此基本面分析方法具有「預測」價格的可能，但是對於「預測」的准確性穩定性和可辨別性。
3、技術分析作為一個整體而言永遠自相矛盾，並且結論也模稜兩可，個人不認可其對價格預測的能力。但是不排除未來對於整個體系去偽存真，進行整合之後，可能會出現有效的方法，畢竟每個技術分析方法本質上都是可以講出其或顯性或隱性的理論基礎的。
(5)大數據能否精確預測股票價格擴展閱讀：
1、 上世紀50年代，奧斯本提出了隨機漫步理論，認為資本市場價格是隨機波動的，股票價格的變化類似於「布朗運動」，具有隨機漫步的特點，其變動路徑沒有任何規律可循。為了證實這一點，他還曾通過拋硬幣的方式畫了一幅k線圖，形態特徵與一般股票價格走勢並無二致。同時，他認為市場交易者都同等聰明，市場證券價格完全是成千上萬個精明人交易得出的一個圍繞其內在價值波動的合理價格，之所以波動是受政治、經濟事件、各類社會消息影響。因此，股價早已反應一切，無人能夠戰勝市場。
2、在此基礎上，後來尤金法瑪進一步提到了有效市場假說，認為市場參與者是由大量理性、追求個人利益最大化的理性人組成，市場信息是被充分披露，每個參與者都能同等獲得市場信息；在這個有效市場中，股票的市場價格已經完全反映了已經發生的、尚未發生但市場預期會發生的事情，沒有任何人可以獲得超額的經濟利潤。
3、無論是隨機漫步理論還是有效市場假說，都認為無法通過分析企業基本面或者通過過往歷史價格來預測未來價格，一切波動都是隨機的，投資者的收益只能來自企業自身價值的增長。
⑥ 大數據能不能預測股市
大數據可以預測股市，但是股市並不是靠大數據約束的，所以很大程度上雖然能預測股市，也會有或多或少的偏差。大數據時代的背景下，數據可以體現出很多實際的應用，而應用於預測股市也未嘗不可。
大數據預測的基本原理是根據大量的應用數據來進行整合分析，再利用概率論與數理統計的方式來進行整體評估，最後得到可靠的結論，同時運用數學方法分析數據，通過圖表或者數字的方式直觀的將股票走勢表現出來，再依據這些來進行決策。
依此來看，大數據對股市預測起著十分重要的影響，但是這只是預測股市的一個工具，在很多方面上依舊具有不全面性，股市的跌幅很大程度上受股民和社會大背景的影響，在不確定性因素的影響下也會出現較大的偏差，所以，在某些方面上來說不能一味的去依靠大數據統計的方式來預測。
如果想要盡可能的排除不可靠因素的影響，那麼在大數據的搜集上就要盡可能的更加全面和具體，數據不僅要偏重於股市近多年的，還要綜合實際應用中肯定影響結果的數據，只有更全面，覆蓋范圍更加廣泛，才能准確預測股市走向。股市同時也會收到實時事件和相關政策的影響，預測股市不僅需要以數據為基礎，更要結合經驗，只有依據科學的數據和敏銳的洞察力才能精確有效的預測出股市風雲。無論是哪一種方式，都不是一朝一夕就能完成的，需要長期的檢測才能使結果更加准確。
⑦ 可不可以基於海量數據預測股票
另外，市場是動態的，有時再多的海量數據也不能用來預測後期的市場，就比如2017年下半年，以往被證明操作成功率很高的三板股戰法和打板戰法等紛紛失效，就是因為上面維穩的介入。我們只能跟隨市場的變化，及時轉變自己的認知。
以上內容為股幫師姐原創，如轉載請註明出處，如有不同意見，歡迎交流。
最後分享一下微信公眾號：股幫師姐，獲取更多股市知識。
⑧ 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢
理論上可以做到，但是彩票數據樣本太少，缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理，但是樣本就是整體，是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通，我認真研究過他們的演算法，在國內的技術級別上算是比較好的。
⑨ 如何運用大數據
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
⑩ 可以利用大數據炒股嗎
大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。
其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。