① 人工智能预测股票靠谱吗
人工智能预测股票是有一定可靠性，但是股票市场变幻无常，不能完全靠人工智能软件来炒股的。
② 人工智能股票预测靠谱吗
人工智能股票预测不靠谱。人工智能是通过大数据预测的，所谓的人工智能预测只是一个软件。并不能真正起到判断股票价值的作用。
(2)大数据能否精确预测股票价格扩展阅读：
炒股的人有必要具备如下素质：
1、平常心
炒股者在买入股票后，一般会出现时涨时跌的情况，盈和亏都十分正常。因而，大可不必因赚钱而洋洋得意，因亏钱而垂头丧气，应树立正确的炒股心态，做到“冷眼观胜负，理智对输赢”。从某种角度上讲，股市中没有永远的输家，也没有永远的赢家，输赢转换只在一瞬间。
2、慎对股评
股民对股市信息渴求越来越强烈，股评也因此应运而生。对良莠不齐的股评，股民要谨慎对待、科学区分、合理取舍，减轻对股评人士的依赖、树立正确的投资理念，不盲目跟风。在日常炒股经历中不断加强学习，学会自主决策，把命运掌握在自己手中。
3、调节身心
有不少股民由于没有处理好紧张与松弛的关系，不知疲倦地长期蹲在股市中，其结果是身心疲惫，虽然享受了“牛市”的成果，但也忍受了“熊市”带来的痛苦。辛辛苦苦赚来的钱往往被市场消耗殆尽，赔了时间，费了精力，一无所获。因而处理好紧张与松弛的关系是股民必须掌握的学问。股民应会调节自己，学会休息。休息有时是一种“最好的投资策略”。休息要彻底，它可以修身养性，可以避免风险，可以为投资者制定下一步策略。
4、支配情理
面对风云变幻、风险莫测的股市，炒股需要理智；但面对充满机遇和挑战的股市，炒股又需要激情。在股市中，常有这样两类股民：一类是时时处处谨小慎微，只拿一小部分资金进行操作，既不敢追涨，也不愿杀跌。这类股民虽然具有较强的风险意识，但绝非成熟的股民，他们对行情的变化无动于衷，其结果往往是错过了一次又一次的市场机会；另一类则不知风险为何物，他们紧跟市场热点，与庄共舞，频繁进出，其结果往往是“不成功，则成仁”，要么获得巨大收益，要么被深度套牢。这两类股民都不可能成为成功者。“激情加理智，方成赢家”。炒股该追涨的就要敢于追高，该杀跌的时候要敢于杀跌，该满仓的时候大胆满仓，该轻仓时须果断轻仓，该空仓的时候必须清仓离场。
总而言之，千金难买好心态，好的心态定能赢回千金。
如果你没有准备好，没有风险意识，没有心理承担能力，就不要盲目地进入股市。
③ 大数据能不能预测股市
随着人们生活水平的提高，经济的发展，人们的口袋也开始慢慢变得富裕起来，身边也就有了一点小钱，就开始寻思着如何做做投资，让自己的闲钱为自己生钱。所以便有了各种各样的投资理财方式，其中最为普遍的就是投资股票市场。
随着股票市场的日趋完善，人们接触股市次数的增加，便有了各种各样分析股市的方法，其中有些有一定的作用，而有些是毫无意义的。那么你说的大数据能不能预测股市这个问题，我的答案是肯定的，可以，但是并非十分准确。首先，你要知道你所谓的大数据，是个常人无法统计的数据，一般如果没有从事股票投资市场很多年，并且时刻用心无记录以往的各类事件所导致的股价的异动的话，你所谓的大数据基本就不算合格的，所以就很可能没有用处。再者，股票市场千变万化，不是单单一些数据就能解决的，要是这么容易，股市还能有人那么容易数钱吗。股票庄家不会那么傻，让你看清楚他们的出牌套路，所以用大数据来预测股市，我觉得有用，但是作用性不是很大，准确性也不是很大，想要真正预测股市，除了需要收集大数据作为参考之外，还需要多学习看盘技术，留意国内各大财经报道以及国外外盘的影响。
炒股不是件容易的事情，想要炒好股票，没那么容易，这需要你的日积月累的经验以及对问题的敏感程度，所以大数据的预测只能作为一种辅助用，不能起决定性作用。
④ 大数据可以在哪些领域实现预测价值
和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。
⑤ 有效市场中股票的价格可不可以预测
有效市场中股票的价格不可以预测。
补充资料：
1、从我的观点来看，精确的价格预测几乎是不存在的，就如索罗斯所言，根据均衡理论计算的理论价格在现实世界根本不存在。目前基于统计学的金融工程学，对于价格可以提供科学的、有依据的、有操作性的“统计学预测”，即预测其概率分布。这种预测方法无论从方法还是数据而言，目前只有机构投资者才能掌握。
2、而对于分析师的方法而言，基本面分析就是弱化版的回归模型，优秀的分析师理论上有可能找到准确的参数来进行“预测”，但是什么样的人是“优秀的分析师”，他们能不能持续稳定地准确“预测”则是很难保证的。因此基本面分析方法具有“预测”价格的可能，但是对于“预测”的准确性稳定性和可辨别性。
3、技术分析作为一个整体而言永远自相矛盾，并且结论也模棱两可，个人不认可其对价格预测的能力。但是不排除未来对于整个体系去伪存真，进行整合之后，可能会出现有效的方法，毕竟每个技术分析方法本质上都是可以讲出其或显性或隐性的理论基础的。
(5)大数据能否精确预测股票价格扩展阅读：
1、 上世纪50年代，奥斯本提出了随机漫步理论，认为资本市场价格是随机波动的，股票价格的变化类似于“布朗运动”，具有随机漫步的特点，其变动路径没有任何规律可循。为了证实这一点，他还曾通过抛硬币的方式画了一幅k线图，形态特征与一般股票价格走势并无二致。同时，他认为市场交易者都同等聪明，市场证券价格完全是成千上万个精明人交易得出的一个围绕其内在价值波动的合理价格，之所以波动是受政治、经济事件、各类社会消息影响。因此，股价早已反应一切，无人能够战胜市场。
2、在此基础上，后来尤金法玛进一步提到了有效市场假说，认为市场参与者是由大量理性、追求个人利益最大化的理性人组成，市场信息是被充分披露，每个参与者都能同等获得市场信息；在这个有效市场中，股票的市场价格已经完全反映了已经发生的、尚未发生但市场预期会发生的事情，没有任何人可以获得超额的经济利润。
3、无论是随机漫步理论还是有效市场假说，都认为无法通过分析企业基本面或者通过过往历史价格来预测未来价格，一切波动都是随机的，投资者的收益只能来自企业自身价值的增长。
⑥ 大数据能不能预测股市
大数据可以预测股市，但是股市并不是靠大数据约束的，所以很大程度上虽然能预测股市，也会有或多或少的偏差。大数据时代的背景下，数据可以体现出很多实际的应用，而应用于预测股市也未尝不可。
大数据预测的基本原理是根据大量的应用数据来进行整合分析，再利用概率论与数理统计的方式来进行整体评估，最后得到可靠的结论，同时运用数学方法分析数据，通过图表或者数字的方式直观的将股票走势表现出来，再依据这些来进行决策。
依此来看，大数据对股市预测起着十分重要的影响，但是这只是预测股市的一个工具，在很多方面上依旧具有不全面性，股市的跌幅很大程度上受股民和社会大背景的影响，在不确定性因素的影响下也会出现较大的偏差，所以，在某些方面上来说不能一味的去依靠大数据统计的方式来预测。
如果想要尽可能的排除不可靠因素的影响，那么在大数据的搜集上就要尽可能的更加全面和具体，数据不仅要偏重于股市近多年的，还要综合实际应用中肯定影响结果的数据，只有更全面，覆盖范围更加广泛，才能准确预测股市走向。股市同时也会收到实时事件和相关政策的影响，预测股市不仅需要以数据为基础，更要结合经验，只有依据科学的数据和敏锐的洞察力才能精确有效的预测出股市风云。无论是哪一种方式，都不是一朝一夕就能完成的，需要长期的检测才能使结果更加准确。
⑦ 可不可以基于海量数据预测股票
另外，市场是动态的，有时再多的海量数据也不能用来预测后期的市场，就比如2017年下半年，以往被证明操作成功率很高的三板股战法和打板战法等纷纷失效，就是因为上面维稳的介入。我们只能跟随市场的变化，及时转变自己的认知。
以上内容为股帮师姐原创，如转载请注明出处，如有不同意见，欢迎交流。
最后分享一下微信公众号：股帮师姐，获取更多股市知识。
⑧ 大数据能否预测彩票结果或者股票走势呢
理论上可以做到，但是彩票数据样本太少，缺失的数据太多,很难完全分析。股票的话虽然降噪不好处理，但是样本就是整体，是可以通过一定的技术手段进行降噪分析。这一点国内做的比较好的量化交易机构都在研究这方面的问题。比如说策略炒股通，我认真研究过他们的算法，在国内的技术级别上算是比较好的。
⑨ 如何运用大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
⑩ 可以利用大数据炒股吗
大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。
其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。