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人工智能炒股公司：人工智能可以用来炒股吗 说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上
人工智能炒股公司：人工智能可以用来炒股吗
说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。
首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响...)然而这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：
一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。那么是不是预测股价是就是不可能的呢？事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：1基本面分析简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果投资者都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。
可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）2. 技术分析传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。
美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。
人工智能炒股公司：人工智能概念股有哪些股票
1、东方网力东方网力成立于2000年9月，总部位于中国北京，2014年1月在深交所创业板上市，股票代码：300367。公司在中国境内21个区域及美国、东南亚等设有分公司或办事处。2、科大讯飞科大讯飞股份有限公司成立于1999年12月30日，经营范围包括增值电信业务，专业技术人员培训，计算机软、硬件开发、生产和销售及技术服务。股票代码002230。
3、海康威视2010年5月，海康威视在深圳证券交易所中小企业板上市，股票代码：002415。基于创新的管理模式，良好的经营业绩，公司先后荣获“2016&2017CCTV中国十佳上市公司”、“中国中小板上市公司价值十强”。4、高新兴2010年5月，海康威视在深圳证券交易所中小企业板上市，股票代码：002415。基于创新的管理模式，良好的经营业绩，公司先后荣获“2016&2017CCTV中国十佳上市公司”4、“中国中小板上市公司价值十强”。5、东方国信东方国信成立于1997年，是中国领先的大数据上市科技公司（股票代码 300166）。自成立以来，东方国信就专注于大数据领域，通打造了面向大数据采集、汇聚、处理、存储、分析、挖掘、应用、管控为一体的大数据核心能力。参考资料来源：人民网-“人工智能”频现牛股 须警惕伪概念股
人工智能炒股公司：当人工智能开始炒股，它会怎么做
人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。
人工智能炒股公司：用人工智能炒股可行吗
可行啊，现在的人工智能说白了就是一种大数据的分析，但是炒股的话大数据是很重要的一块，人工智能可能会分析的更透彻一点，但是有一个问题就是数据是死的，机器也是死的，但是股市是活的，所以还是二者结合，以人工智能的结果做一个基础预判，最终的决策还是在自己更可靠一点
人工智能炒股公司：是否有人用人工智能炒股
我在用盈首Ai炒股机器人
人工智能炒股公司：人工智能炒股程序来了你敢把投资交给机器吗
不敢！我是打死也不相信这世界上有某种方法能预测股价波动并能牟利，包括人工智能。人工智能无非是总结以前的股市波动规律。但是，以前的规律只能预测大的趋势（这也是勉强做到），未来从来都没有按照过去的规律向前发展。所以人工智能的收益估计和散户一样。
人工智能炒股公司：人工智能是股票还是基金
人工智能和股票或者基金没半毛钱关系，只是在资本市场有人工智能概念股票而已，举例，人工智能离不开语音识别和合成，在资本市场做这个的公司股票可以划入人工智能概念股，比如002230科大讯飞，有的基金以这类股票做为投资标的，也就给自己取名啥人工智能啥的，类似的还有很多，比如啥国企改革基金之类的
人工智能炒股公司：人工智能炒股能稳赚不赔吗
首先就像是用情商炒股和用智商炒股是两种思路，中国的股市是一个庄家和散户的股市！既然是人工股市，那就无所谓规矩！而人工智能说到底只是机器！它有了人脑的智商却没有人脑的情商！下棋会赢！那时因为下棋是有棋路的！虽然千变万化但也是万变不离其宗！所以只要把所有的棋路输进人工智能的机器脑！它就所向无敌！因为人脑的记忆是有限的！毕竟不能和电脑比！但是股市完全不同！君不见那些牛股妖股它的上涨根本不能用理性技术来看待！股市需要的是高情商！需要的是赌性！需要的是魄力！需要的是和普通散户完全相反的思路！需要的是对当前政策的吃透！对当前世界局势的了解！所以这个是高情商和高智商相结合的工作！而人工智能就算是吃透所有股市的技术面！那又如何！股票还是根据当前形势的人为操作的，所以人工智能炒股并不一定比人厉害，也并不一定能稳赚不赔。
人工智能炒股公司：目前人工智能对炒股有帮助吗？有好的软件推荐吗？
同花顺：同花顺是比较老牌的炒股软件了，也是比较早涉猎人工智能的公司之一。易选股：中国新兴的证券FIN-AI(金融人工智能)公司,致力于发展人工智能和机器学习在证券领域的应用,打造全方位大数据证券服务平台。
人工智能炒股公司：人工智能炒股大概是怎么回事
智能是什么？学习， 记忆 ，联想， 推理，大概就是这些东西。人工智能就是人为地，让计算机通过某些程序算法去拥有智能。电脑，投资者都了解，虽然计算能力惊人，不过总是死板的，冷冰冰的机器，必须在人给予具体的步骤后才能完成工作。如何使电脑拥有自主性呢？或者更具体一些，如何让其获得自主学习的能力?一想觉得很难，但其实很简单，只要有一个模拟人脑的算法就可以，即“神经网络”。顾名思义，这个算法的结构类似于人脑，类似于神经元互相联结的网络。 对于人脑，当外界输入信息，比如眼睛看见某种水果，则水果的颜色，形状，花纹等信息经过脑中神经网络的处理后得出是苹果，橘子或是西瓜的结论。 类似地，计算机对从外界输入的信息在神经网络这个算法中进行加减乘除，然后输出结果。大伙肯定会有疑问，人脑如此复杂的结构，怎么可能随随便便就在计算机上设计出来呢？我在接触人工智能前也有这样的困惑，但让我吃惊的是，我们不用管网络具体是什么样子的，电脑在用历史数据进行训练的过程中会自我调节，直到生成一个能完成任务的结构。所谓训练，是将历史数据输入网络，然后将输出的结果和作为导师的参考答案相比较，再根据差距自动调节网络的参数，如此一步步地调整，直到其能够输出令人满意的结果，而完成训练的程序就可以用来预测了。
人工智能炒股公司：假如所有人都用人工智能炒股软件，股市会变成什么样？
谢邀！
这个问题在昨天的人机大战时，我们几个金融量化群都在讨论！投资者对此到不是很担心，为什么呢？因为棋谱就是这样，走的方法尽管有千万种，但是数量是有限的，机器学习可以不断地去深度学习然后选出更好的方案。而股市则不一样，大数据的核心是模型，模型做得再牛逼，你也预测不了人性！这是其一。
其二，当所有人都用量化交易来炒股的时候，其实策略归根到底大同小异，这或许会带来一种灾难，买早的赚翻，后面买的成了接盘侠！
当然，最终量化交易或许会成为主流的炒股方式，但在国内，起码还有很多时间很多路去走，归根结底，国内散户太多啦！关注大数据，欢迎加我微信idacker 也欢迎从事量化交易的机构和我联系，免费为贵公司开设相关量化交易专栏文章！让专业的人写更专业的文字！
人工智能炒股公司：如何用Python和机器学习炒股赚钱？
相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Ga?tan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。
我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。
这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：
「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」
在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：
「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」
我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。
我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。
和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。其中一些影响和关系是可以预测的。
我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。
首先我下载了一个数据集：Public Company Hidden Relationship Discovery，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系。
然后我使用了 Python 和一些常用的机器学习工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，我开始了解我正在处理的数据集的分布形状。为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel：Principal Component Analysis with KMeans visuals
import numpy as npnimport pandas as pdnfrom sklearn.decomposition nimport PCAnfrom sklearn.cluster nimport KMeansnimport matplotlib.pyplot as pltnimport seaborn as sbnnnp.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')n# Quick way to test just a few column featuresnn# stocks = pd.read_csv('supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv', usecols=range(1,16))nnstocks = pd.read_csv('supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv')nnprint(stocks.head())nnstr_list = []nfor colname, colvalue in stocks.iteritems(): nif type(colvalue[1]) == str:n str_list.append(colname)n# Get to the numeric columns by inversionnnnum_list = stocks.columns.difference(str_list)nnstocks_num = stocks[num_list]nnprint(stocks_num.head())输出：简单看看前面 5 行：
zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ ./hidden_relationships.pyn Symbol_update-2017-04-01 Hydrogen Helium Lithium Beryllium Boron n0 A 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 n1 AA 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 n2 AAAP 0.0 0.00461 0.0 0.0 0.0 n3 AAC 0.0 0.00081 0.0 0.0 0.0 n4 AACAY 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 nn Carbon Nitrogen Oxygen Fluorine ... Fermium Mendelevium n0 0.006632 0.0 0.007576 0.0 ... 0.000000 0.079188 n1 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 n2 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.135962 0.098090 n3 0.000000 0.0 0.018409 0.0 ... 0.000000 0.000000 n4 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 nn Nobelium Lawrencium Rutherfordium Dubnium Seaborgium Bohrium Hassium n0 0.197030 0.1990 0.1990 0.0 0.0 0.0 0.0 n1 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 n2 0.244059 0.2465 0.2465 0.0 0.0 0.0 0.0 n3 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 n4 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 nn Meitnerium n0 0.0 n1 0.0 n2 0.0 n3 0.0 n4 0.0 nn[5 rows x 110 columns]n Actinium Aluminum Americium Antimony Argon Arsenic Astatine n0 0.000000 0.0 0.0 0.002379 0.047402 0.018913 0.0 n1 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 n2 0.004242 0.0 0.0 0.001299 0.000000 0.000000 0.0 n3 0.000986 0.0 0.0 0.003378 0.000000 0.000000 0.0 n4 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 nn Barium Berkelium Beryllium ... Tin Titanium Tungsten Uranium n0 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.002676 0.0 0.000000 n1 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.000000 n2 0.0 0.141018 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.004226 n3 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.004086 n4 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.000000 nn Vanadium Xenon Ytterbium Yttrium Zinc Zirconium n0 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 n1 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 n2 0.002448 0.0 0.0 0.018806 0.008758 0.0 n3 0.001019 0.0 0.0 0.000000 0.007933 0.0 n4 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 nn[5 rows x 109 columns]nzack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$n概念特征的皮尔逊相关性（Pearson Correlation）。在这里案例中，是指来自元素周期表的矿物和元素：
stocks_num = stocks_num.fillna(value=0, axis=1)nnX = stocks_num.valuesnfrom sklearn.preprocessing import StandardScalernX_std = StandardScaler().fit_transform(X)nnf, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))nplt.title('Pearson Correlation of Concept Features (Elements & Minerals)')n# Draw the heatmap using seabornnnsb.heatmap(stocks_num.astype(float).corr(),linewidths=0.25,vmax=1.0, square=True, cmap="YlGnBu", linecolor='black', annot=True)nsb.plt.show()输出：（这个可视化例子是在前 16 个样本上运行得到的）。看到元素周期表中的元素和上市公司关联起来真的很有意思。在某种程度时，我想使用这些数据基于公司与相关元素或材料的相关性来预测其可能做出的突破。
测量「已解释方差（Explained Variance）」和主成分分析（PCA）
已解释方差=总方差-残差方差（explained variance = total variance - residual variance)。应该值得关注的 PCA 投射组件的数量可以通过已解释方差度量（Explained Variance Measure）来引导。Sebastian Raschka 的关于 PCA 的文章对此进行了很好的描述，参阅：Principal Component Analysis
# Calculating Eigenvectors and eigenvalues of Cov matirxnnmean_vec = np.mean(X_std, axis=0)ncov_mat = np.cov(X_std.T)neig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)n# Create a list of (eigenvalue, eigenvector) tuplesnneig_pairs = [ (np.abs(eig_vals[i]),eig_vecs[:,i]) for i in range(len(eig_vals))]n# Sort from high to lownneig_pairs.sort(key = lambda x: x[0], reverse= True)n# Calculation of Explained Variance from the eigenvaluestot = sum(eig_vals)nvar_exp = [(i/tot)*100 for i in sorted(eig_vals, reverse=True)] ncum_var_exp = np.cumsum(var_exp) n# Cumulative explained variance# Variances plotnnmax_cols = len(stocks.columns) - 1plt.figure(figsize=(10, 5))nplt.bar(range(max_cols), var_exp, alpha=0.3333, align='center', label='individual explained variance', color = 'g')nplt.step(range(max_cols), cum_var_exp, where='mid',label='cumulative explained variance')nplt.ylabel('Explained variance ratio')nplt.xlabel('Principal components')nplt.legend(loc='best')nplt.show()输出：
从这个图表中我们可以看到大量方差都来自于预测主成分的前 85%。这是个很高的数字，所以让我们从低端的开始，先只建模少数几个主成分。更多有关分析主成分合理数量的信息可参阅：Principal Component Analysis explained visually
使用 scikit-learn 的 PCA 模块，让我们设 n_components = 9。代码的第二行调用了 fit_transform 方法，其可以使用标准化的电影数据 X_std 来拟合 PCA 模型并在该数据集上应用降维（dimensionality reduction）。
pca = PCA(n_components=9)nx_9d = pca.fit_transform(X_std)nnplt.figure(figsize = (9,7))nplt.scatter(x_9d[:,0],x_9d[:,1], c='goldenrod',alpha=0.5)nplt.ylim(-10,30)nplt.show()输出：
这里我们甚至没有真正观察到聚类的些微轮廓，所以我们很可能应该继续调节 n_component 的值直到我们得到我们想要的结果。这就是数据科学与艺术（data science and art）中的「艺术」部分。
现在，我们来试试 K-均值，看看我们能不能在下一章节可视化任何明显的聚类。
K-均值聚类（K-Means Clustering）
我们将使用 PCA 投射数据来实现一个简单的 K-均值。
使用 scikit-learn 的 KMeans() 调用和 fit_predict 方法，我们可以计算聚类中心并为第一和第三个 PCA 投射预测聚类索引（以便了解我们是否可以观察到任何合适的聚类）。然后我们可以定义我们自己的配色方案并绘制散点图，代码如下所示：
# Set a 3 KMeans clusteringnnkmeans = KMeans(n_clusters=3)n# Compute cluster centers and predict cluster indicesnnX_clustered = kmeans.fit_predict(x_9d)# Define our own color mapnnLABEL_COLOR_MAP = {0 : 'r',1 : 'g',2 : 'b'}nlabel_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]n# Plot the scatter digramnnplt.figure(figsize = (7,7))nplt.scatter(x_9d[:,0],x_9d[:,2], c= label_color, alpha=0.5)nplt.show()输出：
这个 K-均值散点图看起来更有希望，好像我们简单的聚类模型假设就是正确的一样。我们可以通过这种颜色可视化方案观察到 3 个可区分开的聚类。
当然，聚类和可视化数据集的方法还有很多，参考：https://goo.gl/kGy3ra
使用 seaborn 方便的 pairplot 函数，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征。我们可以一个对一个地 pairplot 前面 3 个投射并可视化：
# Create a temp dataframe from our PCA projection data "x_9d"nndf = pd.DataFrame(x_9d)ndf = df[[0,1,2]]ndf['X_cluster'] = X_clusteredn# Call Seaborn's pairplot to visualize our KMeans clustering on the PCA projected datannsb.pairplot(df, hue='X_cluster', palette='Dark2', diag_kind='kde', size=1.85)nsb.plt.show()输出：
构建篮子聚类（Basket Clusters）
你应该自己决定如何微调你的聚类。这方面没有什么万灵药，具体的方法取决于你操作的环境。在这个案例中是由隐藏关系所定义的股票和金融市场。
一旦你的聚类使你满意了，你就可以设置分数阈值来控制特定的股票是否有资格进入一个聚类，然后你可以为一个给定的聚类提取股票，将它们作为篮子进行交易或使用这些篮子作为信号。你可以使用这种方法做的事情很大程度就看你自己的创造力以及你在使用深度学习变体来进行优化的水平，从而基于聚类或数据点的概念优化每个聚类的回报，比如 short interest 或 short float（公开市场中的可用股份）。
你可以注意到了这些聚类被用作篮子交易的方式一些有趣特征。有时候标准普尔和一般市场会存在差异。这可以提供本质上基于「信息套利（information arbitrage）」的套利机会。一些聚类则和谷歌搜索趋势相关。
看到聚类和材料及它们的供应链相关确实很有意思，正如这篇文章说的一样：Zooming in on 10 materials and their supply chains - Fairphone
我仅仅使用该数据集操作了 Cobalt（钴）、Copper（铜）、Gallium（镓）和 Graphene（石墨烯）这几个列标签，只是为了看我是否可能发现从事这一领域或受到这一领域的风险的上市公司之间是否有任何隐藏的联系。这些篮子和标准普尔的回报进行了比较。
通过使用历史价格数据（可直接在 Quantopian、Numerai、Quandl 或 Yahoo Finance 使用），然后你可以汇总价格数据来生成预计收益，其可使用 HighCharts 进行可视化：
我从该聚类中获得的回报超过了标准普尔相当一部分，这意味着你每年的收益可以比标准普尔还多 10%（标准普尔近一年来的涨幅为 16%）。我还见过更加激进的方法可以净挣超过 70%。现在我必须承认我还做了一些其它的事情，但因为我工作的本质，我必须将那些事情保持黑箱。但从我目前观察到的情况来看，至少围绕这种方法探索和包装新的量化模型可以证明是非常值得的，而其唯一的缺点是它是一种不同类型的信号，你可以将其输入其它系统的流程中。
生成卖空篮子聚类（short basket clusters）可能比生成买空篮子聚类（long basket clusters）更有利可图。这种方法值得再写一篇文章，最好是在下一个黑天鹅事件之前。
如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。
我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。
选自Medium 机器之心编译
人工智能炒股公司：如何看待《全球最大基金用人工智能炒股试验，回报率超500%》这个新闻？
人工智能是过度拟合，是概率原理，深度学习无非是在多个维度提取特征。如果真有用，谷歌为什么不用人工智能在金融市场赚快钱，还是依赖主要业务广告。
市场上羊毛是有限的，散户亏多了会变换策略，不像围棋是确定性真理，理论上围棋的最优化解只有一个，人工智能只是趋向最优化而不是最优化。但炒股是炒未来，未来你人工智能根本无法知道日本什么时候发地震，巴林银行就因为当年日本地震在日经指数期货上亏损倒闭的。
未来无法预测，不断变化的博弈规则，无限参与者无限个变量，这样的系统根本无法量化到用人工智能，用人工智能和传统市盈率什么的区别不大，而且很容易陷入过度拟合囿境。
炒股在数学上是个不收敛的解，因为永远在变化，而过去的数据是死人，死人不会说话，也不会变化无穷，拟合过去非常容易，但用在未来上不是确定性真理而是运气。
概率不到事实发生时，根本无法知道是什么，那怕有99%的概率，倒过来看是 1%的中奖率不发生，这个中奖率在实际中也是高中奖率。
用人工智能去买彩票貌似强大，但还是中不了奖，百万分之一的概率和百万分之二的概率对中奖人根本没意义。
人工买股胜概率是50%，人工智能是55%，用传统手法55%，对用户实战区别不大，概率99%的只有内幕交易。
人工智能用于低概率上都是扯，没有高概率收敛的数学理论解用人工智能效果很差。
任何想用人工智能炒股的最终会不断交学费，人工智能目前用于传统策略参数调优这种收敛强的场合倒是比较实际，但达到深度学习阿尔法狗级别不用人自动学习，只是梦想中完美存在。
金融永动机是美好的，但金融永动机是不可能实现的。
假设人工智能程序，一年能赚2倍，全球投资，初始投入1亿元（1亿元对大公司对基金根本不算什么）。
5年后复利243亿，10年后为59049倍，也就是5.9万亿，15年后复14348907倍，也就是1434万亿，超过了地球gdp(地球2016年gdp为74万亿美元，即495万亿人民币)。
我想信地球上根本不存在这种10多年就可以统治地球经济的程序，这种程序比核武器要厉害一万倍不止，公布出来更是骗人的，都是过度拟合，如同知道明天的中奖号码，傻子也会中奖，过度拟合就是已知结果很容易寻找因子，大不了用穷举法计算参数，然后选择收益最高的那个，如同在一年100万人中选择中奖收益最高的那个人说是彩神，未来跟他买彩票肯定中一样。这种全是过度拟合的程序，以果寻因。
梦想只能是梦想，经不起数学公式推敲。
谷歌只能靠广告生存，美国投行也只能靠手续费搬砖内幕交易生存。
一个在数学公式上都不会存在的东西在实际中更加不可能存在。
人工智能+教育：突破与传承
人工智能在全球蓬勃发展，他正在深刻改变着人们的生活，为新一轮产业变革提供核心驱动力。“人工智能+教育”也正在引起教育的一场革命。
国际人工智能与教育大会的成果性文件：《人工智能与教育：北京共识》，讲到：人工智能促进教育的管理和供给、人工智能赋能教学和教师、人工智能促进学习和学习评价。在实施过程中要注意以下几个问题：（1）培养人工智能时代生活和工作所需的价值观和技能，（2）人工智能服务于提供全民终身学习机会，（3）促进教育人工智能应用的公平与包容，（4）性别公平的人工智能和应用人工智能促进性别平等，（5）确保教育数据和算法使用合乎伦理、透明且可审核，（6）监测、评估和研究，（7）筹资、伙伴关系和国际合作。
可以看出，在人工智能+教育的实践过程中还是比较审慎的。人工智能在改变教育上并不只是技术上的赋能，他改变的是教育的方式，教育的环境，教育的生态，师生关系等等。
1.人工智能帮助学生找到自我学习的方式和思维
过去，在应试教育大背景下，老师单方面的指导灌输知识，这个时候学生大多是偏被动型的，如何培养学生有自主思考的能力，真正找到自己感兴趣的东西进行学习研究，这个是很重要的。人工智能的发展给了学生自主学习的选择和可能，将学习的主导权从教师和学校转移到了学生自己手里。
2.老师可以更专注于教学教研
一个老师要完成备课、教授知识、管理班级、批改作业、评估学生成绩、关注关爱学生等多种工作，人工智能可以一定程度上帮助老师处理很多繁杂的事物，比如批改作业，评估成绩等等，甚至可以更好的帮助老师了解每个学生的情况，帮助学生找到个性化的更适合每个学生的学习方法。
3.虚拟现实、大数据分析等技术提高学习体验
虚拟现实技术让学生可以更直观感受知识和理论，大数据分析可以帮助学生更有效率地获取知识。还有其他很多人工智能方面的技术，帮助教育者跨越时间和空间的限制。
人工智能给教育带来的影响可以说是惊人的，其发展速度也非常迅速。这算是教育上的重大突破。
但无论技术如何发展，模式如何变更，教育的本质是不会发生变化的。当代教育工作者的重点任务是适应人工智能带来的变化，并且很好的运用他，更好的教育学生，而传承教育的使命和意义同样重要，这是教育的根本和源动力。
鼎维云课堂相信，教育是有温度，有爱的，而人工智能可以让这种温度和爱更好传承下去。
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