最新研究报告显示,人工智能(AI)无法预测股市。无论是基于长短期记忆网络(LSTM)还是深度神经网络(DNN)的 AI 模型,它们对股市的预测结果都错得离谱。
传统的股市预测方法主要包括基本面分析和技术分析两种。基本面分析关注公司财务状况和宏观经济指标,适合长期投资;技术分析则基于市场行为模式识别,包括股价、成交量等指标,更适合短期交易。
来自伊朗谢里夫理工大学的科研团队使用卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer 以及上述组合模型,分析德黑兰证券交易所(TSE)的 12 只股票,并对比实际数据,发现预测结果错得离谱。
团队随后开发了新模型,该模型不直接预测具体价格,而是预测市场趋势,并采用 100 天历史数据作为输入,通过 CNN 提取历史数据中的重复模式,同时允许根据不同股市的随机波动调整模型敏感度,让预测结果更具实用价值。然而即便是改进后的方法,在股市这样嘈杂和混沌的环境下,也并不准确。
以上结论仅限于追踪 12 支股票,在不同市场追踪不同股票可能会有不同结论,以上信息仅供参考。
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