用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？ 第1页

可行，而且你早就落后进度了，不要低估搞量化金工丧心病狂的程度。

复杂的包括非常繁复的Bayesian reasoning，甚至包含deep learning/deep reinforcement learning(当然用法没那么简单)等等。这些能表示非常复杂的hidden variables之间的关系。

还有一些方法能自动地挖掘出一些数据中隐含的统计关系。

有些机构还会动用新的数据源。比如红外摄像、航拍、卫星监视等等。甚至还有一些非法手段，比如行政力量干预，通过黑色渠道非法获取数据等等。

这些第一手好的数据再加上合理的算法都能帮助提前发现变动模式。

是模型总有失效的时间。这点要搞清楚。而优秀的机构不亏的原因只有一个：依赖持续不断的研发力量更新模型和基础设施；而新的模型和基础设施会极大地增加市场的效率。

更新：

1.这个行当就是rocket science，是个系统工程。母系统下面管理子系统非常庞大，复杂度高；最后拼的是整个系统运行效率、处理信息对信息解读的效率。

2.有些答主认为不可行，理由是很奇怪的。就好比看见礼花炮仗飞不高安全系数低，就推理出没法做出火箭来载人去月球一样。