很多朋友对于股票预测资讯和股票预测资讯软件不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 怎样预测未来股票走势
2. 可不可以用大数据来预测股市呢？
3. 深度学习能预测股票走势吗？
4. 用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度，靠谱吗？

怎样预测未来股票走势

首先要看大盘的走向如何，近期市场的整体交易策略如何，如果大盘很好，个股也会比较好，大盘很差，个股也很难逆势上扬。

首先，个股所属板块或者行业情况也会带动个股走势。

其次可以看个股的基本面，市盈率高低，市净率，收益情况。再次看个股消息面有没有利好消息。还需要从技术面进行分析，换手率、交易量、量比等指标。

一般新手都不太会分析，可以借助一些软件，比如股票雷达等。汇集了网上各方观点看法，在股票雷达自主创新研发的股票情绪量化分析模型基础之上，从而分析出走势预测。

可不可以用大数据来预测股市呢？

谢邀。

利用大数据来预测股市，并非不靠谱，只是概率的问题，对于大资金是作用大些，对于个人或者小资金来说作用不大。

原因如下。

1、假设前提不可靠。能预测的前提是可预测。也就是说股价本身一定是可预测的才可以，通过大数据来预测股市的走势。从现有的理论体系，实践结果，包括个人十几年的市场经验来看。股市只能部分预测。所以，并非是完全有效的市场，而是部分有效的市场。关于这点，可以在学习一下，有效市场理论当中相关的内容。

2、数据并非完全数据。理论上，如果你的数据是全部的数据，或者近似全部的数据，对于交易以和分析是有足够的帮助的。实际上几乎所有的投资者得到的数据都是不完整的。很大的一部分数据并没有完全的公开，或者并没有实时的公开。你得到的数据分析基础是不充分的。最终的结果可能是失之毫厘谬以千里。

3、所得的分析结果并不能直接指导操作。对于分析的结果而言，可能得出的结论是概率，也就

是有多大的概率来走出，上涨，下跌，横盘的走势。从正常来说，一般会选择大概率来操作。而事实上股市又是少数人赚钱的。这个悖论又该如何解决。

解决了这三个问题，再研究大数据不迟。

深度学习能预测股票走势吗？

巴菲特说：“假如你的前提正确、逻辑正确、事实正确，那么你最后就是对的”。

所以从这个角度看，假如你认可“股价表现与企业利润表现正相关”的说法，通过深度学习，是可以预测股票走势的。

有些企业，通过我们的研究和分析，你会发现，企业的未来发展必然如此。那么只要企业发展的好，利润逐年增加，股价自然是随之上涨。

实际上，我们买入股票的原则，也是这样。去寻找那些未来市场空间广阔的、经济前景良好的企业，以一个低估或者起码是合理的价格买入，胜率是100%。

但是要注意的是，我们预测的是长期股价走势，而不是短期股价变化。

股价随企业利润增长而增长，但是这种增长不是线性的，而是跳跃性的、螺旋向上的。这种增长可能需要几年的时间来实现，中间可能会有长时间的横盘甚至下跌，这都是考验投资人的心理关卡。

很多人嘴里的预测股价，往往指的是短期变化，比如抓涨停板、跟随趋势买入等等。这种方法看的不是企业利润变化而是市场上资金、情绪的变化，跟我所说的，是两种游戏，千万不要混为一谈。

而且我也压根不认可这种方法，我不觉得有谁能够长期准确预测市场变化。

相比于专业机构，散户在研究、资金、消息等等方面都处于劣势的，去预测市场、追逐热点无疑是在一个自己不占优的战场上去与敌人厮杀，后果堪忧。

散户的优势是什么哪？我觉得是没有业绩压力，无需去跟谁比投资回报，在某些自己熟悉的领域，散户的研究深度是可以强于专业机构的，所以选择自己熟悉的领域投资才是正道。

以上是我对“深度学习能否预测股价”的看法，供参考。

用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度，靠谱吗？

这个问题是我已经曾试图回答过的问题，根据以前的回答，我可以更系统的梳理一下。一般经济学家和金融学者偏向于用他们学过的知识来解释股票，比如传统的经济学里面的EfficientMarketHypothesis（EMH），市场是有效的，我们是不可能预测股价的走势的。但是数学家和计算机学家认为不确定性虽然很大，但是不代表我们找不到蛛丝马迹。如果我们真的对此无能为力的时候。为什么华尔街或伦敦的金融城还有很多人能够赚的本满钵满的呢？为什么DEShaw,量子基金等等金融大鳄要招数学家和计算机学家去做定量分析。所以这件事一定是在某种程度上可以做的。

1.在大家没有关注机器学习的时候，以前就有很多科学家（尤其是数学家和计算机学家）从自己的领域中离开创办对冲基金，比如文艺复兴的JamesSimons(https://en.wikipedia.org/wiki/James_Harris_Simons)，David.E.Shaw（https://en.wikipedia.org/wiki/David_E._Shaw），以前是哥伦比亚大学大学的教授，他的领域是计算化学，他用自己的对冲基金挣到足够的钱后，自己做了首席科学家来继续研究。

2.机器学习的出现使这件事的门槛降低了，但是能够在市场上战胜别人绝对不能只是通过用别人现成的算法。尤其是对于时间序列，我们觉得RNN(RecurrentNeuralNetwork)是一个非常好的选择，实施也是的确如此，也有一些工作用RNN（ElmanorLSTM）来做金融时间序列分析。我们觉得只是用股票价格信息也许是不够的，毕竟股票市场是一个非常复杂的系统。我们曾经用过两种思路去研究这个问题。一种是找到宏观股票价格和微观交易者的关联模型。我们假设交易者是一个博弈模型，而宏观的数据是微观行为的体现。我们也曾做了一些这样的工作与实验。得到了一些初步的效果。大家可以参考我们的工作：

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231216002356

http://dsd.future-lab.cn/research/publications/2011/ICCCI-springer.pdf

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