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gpt人工智能模型股票(人工智能模型gpt3)
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本文目錄:
一、ai龍頭股票有哪些
ai龍頭股票有:
長安汽車:人工智能引領(lǐng)者。聯(lián)盟方面,公司將整合全球資源,構(gòu)建智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、立體交通三大產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟,與合作伙伴實現(xiàn)共贏。
華西股份:人工智能的引領(lǐng)者。華西股份持有 GTI 8.98% 的股份。 GTI,全稱gyrfalcon Technology Inc.,由硅谷資深A(yù)I科學(xué)家和半導(dǎo)體芯片行業(yè)專家組成的團(tuán)隊創(chuàng)立。其成員來自AMD等業(yè)內(nèi)知名公司。公司的使命是將“云+AI”的力量延伸到本地設(shè)備,使其獲得更高的性能和效率,專注于開發(fā)低功耗、高性能的人工智能處理器芯片。
科大訊飛:人工智能的引領(lǐng)者。 2018年5月14日公告,公司擬向不超過10名合格特定投資者發(fā)行不超過1.08億股,募集資金總額不超過3.6億元。扣除發(fā)行費(fèi)用后,募集資金將用于新一代感知與認(rèn)知核心技術(shù)研發(fā)項目、智能語音人工智能開放平臺項目、智能服務(wù)機(jī)器人平臺及應(yīng)用產(chǎn)品項目、銷售與服務(wù)系統(tǒng)升級建設(shè)項目和補(bǔ)充營運(yùn)資金。
工行推出的AI投是一款智能投顧產(chǎn)品,類似招商銀行的摩羯智投,起投金額為10000元,客戶可以選定自身的風(fēng)險承受力等級及投資期限,“AI投”計算顯示出這樣的投資偏好下的模擬年化收益率及模擬最大回撤,然后就可以獲得推薦的基金組合,涵蓋貨幣類、固定收益類、股票類、境外內(nèi)等。當(dāng)基金組合不符合市場投資形勢時,AI投可以通過“一鍵調(diào)倉”完成基金組合調(diào)整。
簡單點說,類似這種智能投顧,都是根據(jù)你的風(fēng)險承受力來幫你選基金、做配置,在于通過合理的基金組合來分散風(fēng)險。工行的AI投剛上線不久,具體效果如何有待驗證,有興趣可以嘗試。
一、人工智能服務(wù) 客戶選定能承受的投資風(fēng)險等級及投資期限,“AI投”就可以通過智能投資模型,分析股市、債市等各類市場形勢,為客戶量身推薦基金投資組合方案。
二、 極簡操作風(fēng)格 系統(tǒng)推薦方案后,客戶點擊“一鍵投資”即可完成基金組合購買。當(dāng)基金組合不符合市場投資形勢時,“AI投”將重新計算并建議客戶調(diào)整基金組合,客戶可通過“一鍵調(diào)倉”完成基金組合調(diào)整。
二、人工智能和無人駕駛股票有哪些
比亞迪(002594):比亞迪與新加坡科技研究局(A*STAR)通訊研究院(I2R)簽署合作協(xié)議,將聯(lián)合建立實驗室,整合雙方在電動車領(lǐng)域和無人駕駛領(lǐng)域的強(qiáng)大優(yōu)勢聯(lián)合研發(fā)無人駕駛電動汽車技術(shù),打造下一代智能化電動車。
四維圖新(002405):“芯片+算法+軟件+地圖”全面布局,致力于打造智能駕駛汽車的大腦。公司2017年成功整合杰發(fā)科技,圓滿完成“芯片+算法+軟件+地圖”的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局落地,實現(xiàn)汽車電子芯片資源的整合。
同時也形成了完整的數(shù)據(jù)云、內(nèi)容服務(wù)、車載語音、手機(jī)互聯(lián)、導(dǎo)航軟件、地圖數(shù)據(jù)的車聯(lián)網(wǎng)全產(chǎn)業(yè)鏈布局。在鞏固傳統(tǒng)前裝導(dǎo)航業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上,公司明確提出要實現(xiàn)“智能汽車大腦”的戰(zhàn)略愿景。
均勝電子(600699):智能化大趨勢下,公司以超強(qiáng)并購整合能力為基,借助KSS+高田進(jìn)軍汽車安全和ADAS,依托普瑞+PCC布局車載信息系統(tǒng),著力整合技術(shù)提供智能駕駛綜合解決方案,有望奪取智能時代競爭高地。
千方科技(002373):公司足于智慧交通領(lǐng)域的長期建設(shè),公司在V2R和V2I先發(fā)優(yōu)勢顯著。在無人駕駛領(lǐng)域,公司的V2X技術(shù)上已經(jīng)完成了為V2X設(shè)備路測的RSU的設(shè)備研發(fā)以及車載設(shè)備OBU設(shè)備的研發(fā)。公司目前是5GAA中國區(qū)的成員之一,并牽頭成立北京智能車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心。
亞太股份(002284):公司是國內(nèi)上市公司在智能駕駛領(lǐng)域布局最全面的公司,在毫米波雷達(dá)、攝像頭等傳感器,芯片,ESC執(zhí)行器等領(lǐng)域均有布局。
擴(kuò)展資料:
研發(fā)背景
百度將利用現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)、地圖、人工智能和百度大腦等一系列技術(shù)應(yīng)用到即將到來的無人駕駛車中。王勁還透露,過去的百度一直是連接人和信息,而百度正在連接人與服務(wù)。
為了增加百度地圖的準(zhǔn)確性,百度還收購了芬蘭的一家技術(shù)公司,來增強(qiáng)其大數(shù)據(jù)方面的表現(xiàn)。
此外,百度大腦基于計算機(jī)和人工智能,模擬人腦思維的模式,擁有200億個參數(shù),通過模擬人腦的無數(shù)神經(jīng)元的工作原理進(jìn)行再造:存儲及“思考”。可以說,百度在無人駕駛領(lǐng)域已經(jīng)做足了準(zhǔn)備。
參考資料:百度百科-百度無人駕駛汽車
三、"如何評估利用人工智能算法進(jìn)行股票選購的有效性和可靠性?"
評估利用人工智能算法進(jìn)行股票選購的有效性和可靠性需要考慮以下幾個方面:
1.數(shù)據(jù)質(zhì)量:所用的數(shù)據(jù)是否經(jīng)過有效篩選和清洗,并且數(shù)據(jù)是否全面、真實、可靠。
2.算法準(zhǔn)確性:所使用的人工智能算法是否準(zhǔn)確,并且是否在歷史數(shù)據(jù)上測試過。
3.實驗設(shè)計:選擇一定的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并對訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行評估,同時對實際應(yīng)用效果進(jìn)行跟蹤和評估。
4.投資策略評估:評估算法給出的股票選購是否符合投資策略,并能否獲得可接受的投資回報。
5.風(fēng)險管理:評估算法能否有效地管理投資風(fēng)險,限制投資損失。
需要注意的是,股票市場存在著復(fù)雜的變化和波動,尤其是外部政策因素的干擾,因此人工智能算法無法百分百準(zhǔn)確預(yù)測股市變化,只能提供參考,投資者需要結(jié)合個人判斷和市場情況進(jìn)行投資決策。
四、人工智能可以用來炒股嗎
說的神乎其神,人工智能能用來炒股嗎?
人工智能在圍棋、象棋、德?lián)涞阮I(lǐng)域都已經(jīng)取得了碾壓式勝利,這已經(jīng)是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經(jīng)可以用于任何需要理解復(fù)雜模式、進(jìn)行長期計劃、并制定決策的領(lǐng)域。人們不禁想問,還有什么是人工智能不能克服的嗎?譬如說,變幻莫測的A股?
對于這個問題,持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分:1. 股市可以預(yù)測嗎? 2、 假如可以預(yù)測,用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法去預(yù)測可以嗎?
先回答第一個問題:股市的漲跌可以預(yù)測嗎?
如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列,Price = Market (t), 我們往往會發(fā)現(xiàn),不管是嘗試用N個模型(線性,非線性, 概率)來進(jìn)行逼近,即使是建立了符合股價變化的這樣的模型,并且在有足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下模擬出了股價,但是這些模型最多只能在特定的區(qū)間能做一些并不十分精準(zhǔn)的預(yù)測。
首先是ReinforcementLearning, 這個算法基于馬爾可夫性,從一個狀態(tài)預(yù)測下一個狀態(tài),但是股價的漲跌具有強(qiáng)烈的馬爾可夫性嗎?也就是上一時刻的股價與下一個時刻的股價間有必然的聯(lián)系嗎?應(yīng)該是不太大。這種基于N階馬爾可夫性的系統(tǒng)對于股價的分析很不利。而且假如只使用股價的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練的話,準(zhǔn)確度可以說幾乎為0。
事實上影響股價的因素不僅僅是歷史股價,還有更多的因素,公司的近況,股民對股票的態(tài)度,政策的影響等等。所以許多人從這方面進(jìn)行入手,用人工智能提供的快速計算能力,使用合適的模型,來量化這些因素,例如, (政策X出臺, 可能會對股價造成變化y元)。當(dāng)你的模型將所有的因素全都考慮進(jìn)來, 那么股價的預(yù)測就唾手可得了。股價 = f(政策因素, 公司情況,市場因素, 歷史股價,上一年歷史股價, 某個股民自殺的影響...)
然而這些因素到底有多少? 它們之間會如何影響,這才是問題的關(guān)鍵。在某些穩(wěn)定的情況下,我們是可以做大概的預(yù)測的,但是有很多時候會不準(zhǔn)確,這是因為,你的模型很難把所有的 因素都考慮進(jìn)來。而且因素與因素間還會產(chǎn)生互相影響的情況下。股價的模型將會變得極其復(fù)雜。如下圖:
一個因素與一個因素之間的互相影響是很可能被預(yù)測出來的,但是假如它們之間產(chǎn)生了相互的影響,這時候整個系統(tǒng)就變得幾乎不可預(yù)測了。一個因素發(fā)生變化,會造成好幾個因素的變化,最后這幾個因素又會反作用回來使上一個因素直接或間接的發(fā)生變化,股價變化一下子就變得難以捉摸起來。一些微小的因素也可以通過這種系統(tǒng)無限的放大,最后給股市造成巨大的影響。
那么是不是預(yù)測股價是就是不可能的呢?
事實上人工智能遠(yuǎn)比我們想象的更強(qiáng)大。例如非常繁復(fù)的Bayesian reasoning,包括deep learning/deepreinforcement learning,它們都能表示復(fù)雜的hidden variables之間的關(guān)系。現(xiàn)在國內(nèi)外也已經(jīng)有許多公司在探索將人工智能應(yīng)用于股市的可能性了。
但是這里所說的將人工智能技術(shù)應(yīng)用于股市,大部分不是說讓人工智能代替人去做決策,而是利用人工智能在數(shù)據(jù)處理和不受主觀喜好影響上的優(yōu)勢,在投資決策中扮演一個“AI專家顧問系統(tǒng)”的角色,去輔助人類做出更明智的決策。
股市分析包括基本面分析與技術(shù)分析兩大塊,而人工智能技術(shù)在這兩方面都能發(fā)揮作用:
1
基本面分析
簡言之,就是讀取各類財經(jīng)資訊。面對網(wǎng)上海量又紛繁復(fù)雜的信息,只依靠人腦已經(jīng)無法解決問題了。我們知道數(shù)據(jù)挖掘的三個V,(Volume數(shù)據(jù)大),(Velocity更新快),(Variety多樣),在處理這樣的海量數(shù)據(jù)時,計算機(jī)相比人腦具有不可比擬的優(yōu)勢。而深度學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用,可以做到在海量的信息中做出自動摘要,提取出精華信息以幫助人類進(jìn)行決策。
另外,股票價格在很大程度上是由買賣雙方的力量對比決定的,是由每個股民對某支股票的情緒而決定的。如果大家都很看好一支股票,那么它就很可能會漲;反之會跌。還有一些特定事件會很明顯地影響到股票價格,例如今年美國40年來首次開放原油出口后,國內(nèi)能源版塊不出意料下跌了。這也是為什么這么多股民會刷新聞,看動態(tài)來保持敏銳的嗅覺??梢钥闯觯陬A(yù)測股票這件事上,最重要的是信息,或者說是數(shù)據(jù),從中挖掘股民的情緒。而情緒識別已經(jīng)是人工智能所擅長的技術(shù)了。國外已經(jīng)有很多這方面的研究,也有DataMinr這樣的公司專注從社交媒體中提取有價值的金融信號。
如下圖,美聯(lián)社官推被黑(謠言奧巴馬被襲擊受傷),很快股市出現(xiàn)了大幅度下滑-上升(看13點左右)。雖然這個事件較為特殊,但是設(shè)想如果能夠在第一時間得到類似消息,實際上就掌握了預(yù)測股市的主動權(quán)。
可以大膽想象,如果將情感分析與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,抓來海量的數(shù)據(jù),去做情感分析,大概找出民眾對于對某些股票持樂觀還是悲觀的情緒,那么至少可以將這一因素納入模型學(xué)習(xí)范圍中?,F(xiàn)存的很多論文都是在情感分析上找尋很多辦法去提高準(zhǔn)確率。其他一些更簡單的做法還有:(1)Google Trend。這個是很簡單的辦法:谷歌提供的搜索量數(shù)據(jù),利用搜索量的變化來預(yù)測。(2)利用Twitter Volume(相關(guān)Twitter的發(fā)帖數(shù)量)
2. 技術(shù)分析
傳統(tǒng)技術(shù)分析中的K線分析,什么“大陽星”、“小陰星”、“旭日東升”、“穿頭破腳”,其實就是人腦的模式識別。受人腦信息處理能力的限制,這些識別出來的模式有以下缺點:(1)只是單條K線的、只是基于一個模糊的形狀,似是而非的、沒有確切的數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)的;(2)基于有限的歷史信息的。 而好的深度學(xué)習(xí)策略,可以突破人腦的限制,比如突破單一K線的限制,從更多的財經(jīng)信號(其他股票、黃金、外匯等)中尋找規(guī)律;或是從一個更長時間段的歷史信息中識別出規(guī)律。
總之,人工智能將提升我們處理信息的深度、廣度。使用基于人工智能技術(shù)的“智能投顧”的人,將比不運(yùn)用或是還在利用“人腦”進(jìn)行基本面分析與技術(shù)分析的人占信息優(yōu)勢,從而也就更可能在股市中盈利。
人工智能在證券投資領(lǐng)域的興起始于2007年。彼時,第一個純?nèi)斯ぶ悄艿耐顿Y基金在美國紐約誕生,此后人工智能在證券投研領(lǐng)域的發(fā)展步入快車道; 事實上,在證券投資領(lǐng)域,人工智能早已經(jīng)不是什么新鮮事,量化對沖基金經(jīng)理遍布于北京金融街、上海陸家嘴。一般來說,公募基金或大型私募的量化投資部由兩部分組成,一部分是投研團(tuán)隊,另一部分是IT團(tuán)隊,投研團(tuán)隊提出需求,IT團(tuán)隊做出算法交易的模塊,解決基金經(jīng)理們的需求。
“正常情況下,我每天的工作流程是早上起床后看一下(機(jī)器)生成的股票清單,再看看組合管理系統(tǒng)里每個策略配了多少權(quán)重,這些策略加起來的倉位又是多少,然后根據(jù)機(jī)器所給出的信號(賣出或買入)的各類數(shù)據(jù)(包括融資融券、投資者入場情況等),判斷機(jī)器給出的信號有沒有明顯的錯誤。”一位量化對沖經(jīng)理說,如果當(dāng)天需要交易,他就會生成交易指令,再下單到交易系統(tǒng),交易系統(tǒng)就會開始自動運(yùn)作。
在傳統(tǒng)的投研中,基金經(jīng)理及研究員們對財務(wù)、交易、市場等數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,分析其顯著特征,利用回歸分析等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法作出交易策略,到了人工智能階段,這些工作便交給了計算機(jī)。目前,一些私募基金已開始將量化對沖的三個子領(lǐng)域融入日常交易策略中,嘗試獲取收益,它們包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理與知識圖譜。例如,作為全球最大的對沖基金,橋水聯(lián)合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一種基于歷史數(shù)據(jù)與統(tǒng)計概率的交易算法,讓系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)市場變化并適應(yīng)新的信息。
AlphaGo大勝李世石柯潔,引發(fā)全世界關(guān)注。投射到投研領(lǐng)域,則是以人工智能量化選股和人類基金經(jīng)理之間的對決。已經(jīng)證明的是,人工智能選股在規(guī)避市場波動下的非理性選擇、回避非系統(tǒng)性風(fēng)險、獲取確定性收益方面等更勝一籌,波動率、最大回撤等指標(biāo)也更低,表現(xiàn)更穩(wěn)定。
然而,機(jī)器雖然動作比人快,但思維還是沒人快。比如面對某個新出臺的政策、市場熱點,基金經(jīng)理可以立即以此為主線采取行動。但是機(jī)器沒那么快。這是人的優(yōu)勢。再譬如,機(jī)器一次只能做到一個階段做一個策略,比如供給側(cè)改革,只能想到煤炭、鋼鐵、有色金屬里的股票,但是對基金經(jīng)理,他就還能同時做價值投資或動量反轉(zhuǎn)等策略。
整體來說,將整個股票投資決策過程全部交給機(jī)器,目前來說還屬于少部分金融巨頭企業(yè)才能做到的事情。
美國硅谷“感知力”技術(shù)公司讓人工智能程序全程負(fù)責(zé)股票交易,與其他一些運(yùn)用人工智能的投資公司不同,該公司交易部門只有兩名員工負(fù)責(zé)監(jiān)控機(jī)器,以確保出現(xiàn)不可控情形時可通過關(guān)機(jī)終止交易。據(jù)報道,“感知力”公司的人工智能投資系統(tǒng)可以通過經(jīng)驗學(xué)習(xí)實現(xiàn)“自主進(jìn)化”。公司在全球擁有數(shù)千臺同時運(yùn)行的機(jī)器,其獨特算法創(chuàng)造了數(shù)萬億被稱為“基因”的虛擬交易者。系統(tǒng)利用歷史數(shù)據(jù)模擬交易,目前可在幾分鐘內(nèi)模擬1800天的交易量,經(jīng)過測試,不好的“基因”被剔除,好的“基因”被保留。通過考驗的好“基因”被用于真正的交易。公司員工只需設(shè)定好時間、回報率、風(fēng)險指數(shù)等交易指標(biāo),剩下的一切都交由機(jī)器負(fù)責(zé)。
公司首席投資官杰夫·霍爾曼透露,目前機(jī)器在沒有人為干預(yù)情況下掌握著大量股票,每天完成數(shù)以百計的交易,持倉期限為數(shù)日到幾周。公司說機(jī)器的表現(xiàn)已超越他們設(shè)定的內(nèi)部指標(biāo),但沒有透露指標(biāo)的具體內(nèi)容。
隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步,人工智能投資成為被學(xué)術(shù)界和資本看好的領(lǐng)域。英國布里斯托爾大學(xué)教授克里斯蒂亞尼尼說,股票投資是十大最有可能被人工智能改變的行業(yè)之一。另一方面,也不是所有的投資商都信任機(jī)器,英國對沖基金曼氏金融首席科學(xué)家萊德福警告說,不應(yīng)過度信任人工智能投資,該領(lǐng)域還遠(yuǎn)沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾,很多投資人的錢卻有去無回。
以上就是關(guān)于gpt人工智能模型股票相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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