人工智慧可以預測股市嗎？

介紹

預測股市一直是全球機構投資者和散戶投資者夢寐以求的金融「聖杯」。隨著人工智慧 (AI)和機器學習 (ML)，許多人開始思考這些技術是否最終揭示了預測股價的秘密。人工智慧能預測股市嗎？本白皮書從全球視角探討了這個問題，概述了人工智慧驅動的模型如何預測市場趨勢、這些模型背後的理論基礎以及它們面臨的實際限制。我們基於研究而非炒作，對人工智慧在金融市場預測方面能做和不能

有效市場假說 (EMH)強調了預測的挑戰。 EMH（尤其是其「強」形式）假定股票價格完全反映任何給定時間的所有可用信息，這意味著沒有投資者（甚至內部人士）能夠透過交易現有資訊持續跑贏市場（基於神經網路的數據驅動股票預測模型：綜述）。簡而言之，如果市場高效且價格隨機波動，準確預測未來價格幾乎是不可能的。儘管有這種理論，但戰勝市場的誘惑促使人們對高級預測方法進行了廣泛的研究。人工智慧和機器學習已經成為這一追求的核心，因為它們能夠處理大量數據並識別人類可能錯過的細微模式（使用機器學習進行股市預測...... | FMP ）。

本白皮書全面概述了用於股市預測的人工智慧技術，並評估了其有效性。我們將深入探討熱門模型（從傳統的時間序列方法到深度神經網路和強化學習）的理論基礎資料和訓練過程，並重點介紹此類系統面臨的關鍵限制和挑戰，例如市場效率、資料雜訊和不可預見的外部事件。白皮書還包含現實世界的研究和案例，以說明迄今為止所獲得的混合結果。最後，我們總結了對投資者和從業者的切合實際的期望：承認人工智慧的卓越能力，同時認識到金融市場仍存在一定程度的不可預測性，任何演算法都無法完全消除。

人工智慧在股市預測的理論基礎

現代基於人工智慧的股票預測建立在統計學、金融學和電腦科學數十年的研究基礎之上。了解從傳統模型到尖端人工智慧的各種方法非常有用：

• 傳統時間序列模型：早期的股票預測依賴統計模型，這些模型假設過去的價格模式可以預測未來。 ARIMA （自回歸移動平均線）和ARCH/GARCH專注於捕捉時間序列資料中的線性趨勢和波動聚類（基於神經網路的資料驅動股票預測模型：綜述）。這些模型在平穩性和線性假設下對歷史價格序列進行建模，從而為預測提供了基準。雖然傳統模型很有用，但它們往往難以應對真實市場複雜的非線性模式，導致實際預測精度有限（基於神經網路的數據驅動股票預測模型：綜述）。

• 機器學習演算法：機器學習方法超越了預先定義的統計公式，直接從資料中學習模式支援向量機 (SVM) 、隨機森林和梯度提升等演算法已應用於股票預測。它們可以整合各種輸入特徵——從技術指標（例如移動平均線、交易量）到基本面指標（例如收益、宏觀經濟數據）——並找到它們之間的非線性關係。例如，隨機森林或梯度提升模型可以同時考慮數十個因素，捕捉簡單線性模型可能遺漏的交互作用。這些 ML 模型已顯示出透過檢測資料中的複雜訊號來適度提高預測準確性的能力（使用機器學習進行股市預測… | FMP ）。然而，它們需要仔細調整和充足的數據以避免過度擬合（學習噪音而不是訊號）。

• 深度學習（神經網路）： 受人腦結構啟發的深度神經網路循環神經網路（RNN）及其變體長短期記憶（LSTM）網路專門針對股票價格時間序列等序列資料而設計。 LSTM 可以保留過去資訊的記憶並捕捉時間依賴性，使其非常適合對市場數據中的趨勢、週期或其他時間相關模式進行建模。研究表明，LSTM 和其他深度學習模型可以捕捉簡單模型所忽略的金融數據中複雜的非線性關係卷積神經網路（CNN） （有時用於技術指標「圖像」或編碼序列）、 Transformer （使用注意力機制來權衡不同時間步驟或資料來源的重要性），甚至圖神經網路（GNN） （用於對市場圖中股票之間的關係進行建模）。這些先進的神經網路不僅可以提取價格數據，還可以提取新聞文本、社交媒體情緒等其他數據來源，從而學習可能預測市場走勢的抽象特徵（使用機器學習進行股市預測… | FMP ）。深度學習的靈活性是有代價的：它們需要大量資料、計算密集，並且通常像「黑盒子」一樣運行，可解釋性較差。

• 強化學習：人工智慧股票預測的另一個前沿是強化學習 (RL) ，其目標不僅是預測價格，而且是學習最佳交易策略。在 RL 框架中，代理商（人工智慧模型）透過採取行動（買入、賣出、持有）和獲得獎勵（利潤或損失）與環境（市場）互動。隨著時間的推移，代理人會學習最大化累積獎勵的策略。深度強化學習 (DRL)將神經網路與強化學習結合，以處理龐大的市場狀態空間。 RL 在金融領域的吸引力在於它能夠考慮決策順序並直接優化投資回報，而不是孤立地預測價格。例如，RL 代理可以根據價格訊號學習何時進入或退出頭寸，甚至可以根據市場條件的變化進行調整。值得注意的是，RL 已被用於訓練參加量化交易競賽和一些自營交易系統的人工智慧模型。然而，強化學習方法也面臨著巨大的挑戰：它們需要大量的訓練（模擬多年的交易），如果不仔細調整，可能會出現不穩定或行為發散的情況，而且它們的表現對假設的市場環境高度敏感。研究人員已經注意到，存在計算成本高和穩定性問題。儘管面臨這些挑戰，強化學習仍然代表著一種很有前景的方法，尤其是在與其他技術（例如，使用價格預測模型加上基於強化學習的分配策略）相結合，形成混合決策系統（使用深度強化學習進行股票市場預測）時。

資料來源和訓練過程

無論模型類型為何，AI 股市預測的支柱

• 歷史價格與技術指標：幾乎所有模型都使用過去的股票價格（開盤價、最高價、最低價、收盤價）和交易量。分析師通常會從這些數據推導出技術指標（移動平均線、相對強弱指數、MACD 等）。這些指標有助於突顯模型可能利用的趨勢或動量。例如，一個模型可能會輸入過去 10 天的價格和交易量，以及 10 日移動平均線或波動率指標等指標，來預測第二天的價格走勢。

• 市場指數和經濟數據：許多模型會納入更廣泛的市場訊息，例如指數水平、利率、通膨、GDP 成長或其他經濟指標。這些宏觀特徵提供了可能影響個股表現的背景資訊（例如，整體市場情緒或經濟健康狀況）。

• 新聞和情緒數據：越來越多的人工智慧系統收集非結構化數據，例如新聞文章、社群媒體資訊流（Twitter、Stocktwits）和財務報告。自然語言處理 (NLP) 技術，包括 BERT 等高階模型，用於衡量市場情緒或偵測相關事件。例如，如果某個公司或產業的新聞情緒突然急劇轉為負面，人工智慧模型可能會預測相關股價下跌。透過處理即時新聞和社群媒體情緒，人工智慧可以比人類交易員更快地對新資訊做出反應。

• 另類資料：一些經驗豐富的對沖基金和人工智慧研究人員會使用另類資料來源——例如衛星影像（用於分析商店客流量或工業活動）、信用卡交易資料、網路搜尋趨勢等——來獲取預測性見解。這些非傳統資料集有時可以作為股票表現的領先指標，但它們也會增加模型訓練的複雜性。

訓練用於股票預測的人工智慧模型需要輸入這些歷史資料並調整模型參數以最小化預測誤差。通常，資料被分為訓練集（例如，用於學習模式的較舊歷史記錄）和測試/驗證集（用於評估在未知條件下的表現的較新資料）。鑑於市場數據的序列性，需要注意避免「窺視未來」——例如，模型會使用訓練期之後時間段的數據進行評估，以模擬它們在實際交易中的表現。交叉驗證技術（例如前向驗證）用於確保模型具有良好的泛化能力，而不僅限於某個特定時期。

此外，從業者必須解決資料品質和預處理問題。缺失資料、異常值（例如，股票分割或一次性事件導致的突然飆升）以及市場格局變化都會影響模型訓練。可以對輸入資料應用諸如歸一化、去趨勢或去季節性等技術。一些高階方法將價格序列分解為各個組成部分（趨勢、週期、雜訊），並分別進行建模（例如，在將變分模態分解與神經網路結合的研究中，使用深度強化學習進行股市預測）。

不同的模型有不同的訓練需求：深度學習模型可能需要數十萬個資料點，並受益於 GPU 加速，而邏輯迴歸等較簡單的模型可以從相對較小的資料集中學習。強化學習模型需要與模擬器或環境互動；有時，強化學習代理人會將歷史資料回放，或使用市場模擬器產生經驗。

最後，這些模型一旦訓練完成，就會產生預測功能——例如，產出可能是明天的預測價格、股票上漲的機率，或建議的行動（買進/賣出）。這些預測通常會被整合到交易策略中（包括部位規模、風險管理規則等），然後再將實際資金投入風險之中。

限制和挑戰

儘管人工智慧模型已經變得極其複雜，但股市預測仍然是一項極具挑戰性的任務。以下是阻礙人工智慧成為股市預言家的關鍵限制和障礙：

• 市場效率與隨機性：如前所述，有效市場假說認為價格已經反映了已知訊息，因此任何新資訊的出現都會導致價格立即調整。實際上，這意味著價格變化很大程度上是由意外消息或隨機波動所驅動的。事實上，數十年的研究發現，短期股價走勢類似於隨機遊走（基於神經網路的數據驅動股票預測模型：綜述）——昨日價格對明日價格的影響微乎其微，甚至超出了偶然性的預測範圍。如果股價本質上是隨機的或“有效的”，那麼任何演算法都無法持續高精度地預測它們。正如一項研究簡潔地指出的那樣， “隨機遊走假說和有效市場假說本質上表明，系統地、可靠地預測未來股價是不可能的” （使用機器學習預測標準普爾 500 指數股票的相對回報 | 金融創新 | 全文）。這並不意味著人工智慧預測總是無用的，但它強調了一個根本性的限制：市場的大部分波動可能只是噪音，即使是最好的模型也無法提前預測。

• 噪音和不可預測的外部因素：股票價格受多種因素影響，其中許多因素是外生的且不可預測的。地緣政治事件（戰爭、選舉、監管變化）、自然災害、流行病、突發的公司醜聞，甚至是社群媒體上瘋傳的謠言，都可能出乎意料地影響市場。這些事件是模型無法擁有先前訓練資料（因為它們是史無前例的）或以罕見衝擊形式發生的事件。例如，沒有一個基於 2010 年至 2019 年歷史資料訓練的 AI 模型能夠準確預見 2020 年初的新冠疫情崩盤或其快速反彈。當政權更迭或單一事件推動價格上漲時，金融 AI 模型就會舉步維艱。正如一位消息人士指出的那樣，地緣政治事件或突然發布的經濟數據等因素幾乎可以立即使預測過時（使用機器學習進行股市預測…… | FMP ）（使用機器學習進行股市預測…… | FMP ）。換句話說，意料之外的訊息總是可以超越演算法預測，注入不可減少的不確定性。

• 過度擬合和泛化：機器學習模型容易出現過度擬合，這意味著它們可能過度學習訓練資料中的「噪音」或怪癖，而不是學習潛在的普遍模式。過度擬合的模型可能在歷史數據上表現出色（甚至顯示出令人印象深刻的回測回報或較高的樣本內準確率），但在新數據上卻慘敗。這是量化金融中常見的陷阱。例如，一個複雜的神經網路可能會拾取過去偶然存在的虛假相關性（例如，在過去5年中，某些指標組合恰好在反彈之前交叉），但這些關係在未來可能不會成立。舉個實際的例子：可以設計一個模型，預測去年的贏家股票將永遠上漲——它可能適合某個時期，但如果市場格局發生變化，這種模式就會被打破。過度擬合會導致糟糕的樣本外效能，這意味著儘管模型在開發過程中看起來很棒，但在實際交易中，它的預測結果可能與隨機性差不多。避免過度擬合需要一些技術，例如正規化、控制模型複雜度以及使用穩健的驗證。然而，正是這種複雜性賦予了人工智慧模型強大的能力，也使其容易受到過度擬合的影響。

• 資料品質與可用性： 「垃圾進，垃圾出」這句諺語非常適用於股票預測領域的人工智慧。數據的品質、數量和相關性會顯著影響模型效能。如果歷史資料不足（例如，試圖只用幾年的股價來訓練深度網路）或缺乏代表性（例如，使用大體上看漲時期的資料來預測看跌情境），模型的泛化能力就會很差。數據也可能存在偏差或受生存因素的影響（例如，隨著時間的推移，股票指數會自然地剔除表現不佳的公司，因此歷史指數數據可能會出現向上的偏差）。清理和整理資料並非易事。此外，替代資料來源可能價格昂貴或難以獲取，這可能會讓機構投資者佔據優勢，而散戶投資者獲得的數據則不夠全面。此外，還有頻率：高頻交易模型需要逐筆數據，這些數據量龐大，需要特殊的基礎設施，而低頻模型可能使用每日或每週數據。確保數據及時一致（例如，新聞與相應的價格數據）並且沒有前瞻偏差是一個持續的挑戰。

• 模型透明度和可解釋性：許多人工智慧模型，尤其是深度學習模型，都像黑盒子。它們可能會在沒有易於解釋的原因的情況下產生預測或交易訊號。這種缺乏透明度的情況可能會給投資者帶來問題，尤其是需要向利害關係人證明決策合理性或遵守法規的機構投資者。如果人工智慧模型預測某檔股票將下跌並建議賣出，投資組合經理可能會因為不理解其基本原理而猶豫不決。無論模型的準確性如何，人工智慧決策的不透明性都會降低信任度和採用率。這項挑戰促使人們研究可解釋的金融人工智慧，但模型的複雜性/準確性和可解釋性之間往往存在權衡。

• 自適應市場與競爭：值得注意的是，金融市場具有適應性。一旦發現某種預測模式（透過人工智慧或任何方法）並被許多交易者使用，它可能會失效。例如，如果人工智慧模型發現某個訊號通常先於股票上漲，交易者將更早開始根據該訊號採取行動，從而錯失套利機會。本質上，市場可以發展到使已知策略無效。今天，許多交易公司和基金都採用人工智慧和機器學習。這種競爭意味著任何優勢通常都很小且短暫。結果是人工智慧模型可能需要不斷重新訓練和更新才能跟上不斷變化的市場動態。在流動性強且成熟的市場（如美國大盤股）中，許多老練的參與者都在尋找相同的訊號，這使得保持優勢變得極其困難。相較之下，在效率較低的市場或利基資產中，人工智慧可能會發現暫時的低效率——但隨著這些市場的現代化，差距可能會縮小。市場的這種動態特性是一個根本性的挑戰：「遊戲規則」不是一成不變的，因此去年有效的模型明年可能需要重新調整。

• 現實世界的限制：即使人工智慧模型能夠相當準確地預測價格，將預測轉化為利潤也是另一項挑戰。交易會產生交易成本，例如佣金、滑點和稅費。一個模型或許能夠正確預測許多小幅價格變動，但收益可能會被交易費用和市場影響所抵消。風險管理也至關重要——沒有任何預測是 100% 確定的，因此任何人工智慧驅動的策略都必須考慮潛在損失（透過停損單、投資組合多樣化等）。機構通常會將人工智慧預測整合到更廣泛的風險框架中，以確保人工智慧不會孤注一擲地押注於可能出錯的預測。這些實際考量意味著，人工智慧必須具備強大的理論優勢才能在現實世界的摩擦之後發揮作用。

總而言之，人工智慧擁有強大的能力，但這些限制使得股市仍然是一個部分可預測、部分不可預測的系統。人工智慧模型可以透過更有效地分析數據並可能發現微妙的預測訊號，從而增加投資者的勝算。然而，高效的定價、嘈雜的數據、不可預見的事件以及實際限制等因素的綜合作用，意味著即使是最好的人工智慧有時也會出錯——而且往往是出乎意料的。

人工智慧模型的效能：證據說明了什麼？

鑑於所討論的進展和挑戰，我們從人工智慧在股票預測中的研究和實際應用嘗試中學到了什麼？迄今為止的結果好壞參半，既有令人鼓舞的成功，也令人警醒的失敗：

• AI 超越偶然性的案例：多項研究表明，AI 模型在某些條件下可以勝過隨機猜測。例如，2024 年的一項研究應用 LSTM 神經網路預測越南股市的趨勢應用機器學習演算法預測股市股價趨勢——以越南為例 | 人文社會科學傳播）。這表明，在該市場（一個新興經濟體）中，該模型能夠捕捉到一致的模式，可能是因為市場存在效率低下或 LSTM 學到的強勁技術趨勢。 2024 年的另一項研究範圍更廣：研究人員嘗試使用機器學習模型預測所有標準普爾 500 指數成分股（一個效率更高的市場）的短期回報。他們將其定義為分類問題——預測一隻股票在未來 10 天內是否會跑贏指數 2%——使用隨機森林、SVM 和 LSTM 等演算法。結果是： LSTM 模型的表現優於其他機器學習模型和隨機基線，其結果在統計上顯著，足以表明這並非僅僅是運氣（使用機器學習預測標準普爾 500 指數股票的相對回報 | 金融創新 | 全文）。作者甚至得出結論，在這種特定設定下，隨機遊走假設成立的機率“小到可以忽略不計”，這表明他們的機器學習模型確實找到了真正的預測訊號。這些例子表明，人工智慧確實能夠識別出在預測股票走勢方面具有優勢（即使優勢不大）的模式，尤其是在對大量數據進行測試時。

• 值得注意的產業用例：除了學術研究之外，還有報導對沖基金和金融機構在其交易業務中成功運用了人工智慧。一些高頻交易公司利用人工智慧在幾分之一秒內識別市場微觀結構模式並做出反應。大型銀行擁有用於投資組合配置和風險預測，雖然這些模型不總是預測單檔股票的價格，但也涉及預測市場的各個方面（如波動性或相關性）。還有一些由人工智慧驅動的基金（通常稱為「量化基金」）使用機器學習來做出交易決策——其中一些基金在某些時期的表現優於市場，儘管很難將其嚴格歸因於人工智慧，因為它們通常結合使用人類和機器智慧。一個具體的應用是使用情緒分析人工智慧：例如，瀏覽新聞和推特來預測股價將如何變動。這樣的模型可能不是 100% 準確，但它們可以讓交易者在新聞定價方面略佔上風。值得注意的是，公司通常會將成功的人工智慧策略細節作為智慧財產權嚴密保護，因此公共領域的證據往往會落後或只是軼事。

• 表現不佳和失敗的案例：每個成功案例背後都有警告。許多聲稱在某個市場或時間範圍內具有高精度的學術研究卻未能推廣開來。一項著名的實驗試圖將一項成功的印度股市預測研究（使用機器學習對技術指標的預測具有很高的精確度）複製到美國股票上。複製實驗並未發現顯著的預測能力——事實上，總是預測股票第二天會上漲的簡單策略在精度上優於複雜的機器學習模型。作者得出結論，他們的結果「支持隨機遊走理論」 ，這意味著股票走勢本質上是不可預測的，機器學習模型沒有幫助。這強調了結果可能因市場和時期而異。同樣，許多 Kaggle 競賽和量化研究競賽表明，雖然模型通常可以很好地擬合過去的數據，但一旦面臨新情況，它們在即時交易中的表現往往會退回到 50% 的準確率（對於方向預測）。 2007年量化基金崩盤，以及2020年疫情衝擊期間人工智慧驅動基金面臨的困境等案例表明，當市場格局發生變化時，人工智慧模型可能會突然失效。倖存者偏差也是影響認知的一個因素——我們聽到的人工智慧成功比失敗更多，但在幕後，許多模型和基金悄悄失敗並倒閉，因為它們的策略不再有效。

• 不同市場的差異：研究中一個有趣的觀察是，人工智慧的功效可能取決於市場成熟度和效率。在效率相對較低或新興的市場中，可能存在更多可利用的模式（由於分析師覆蓋率較低、流動性限製或行為偏差），使人工智慧模型能夠實現更高的準確性。準確率達到 93% 的越南市場 LSTM 研究就是一個例子。相較之下，在像美國這樣的高效市場中，這些模式可能很快就會被套利掉。越南案例和美國複製研究之間的混合結果暗示了這種差異。在全球範圍內，這意味著人工智慧目前可能在某些利基市場或資產類別中產生更好的預測性能（例如，一些市場已應用人工智慧來預測商品價格或加密貨幣趨勢，並取得了不同程度的成功）。隨著時間的推移，隨著所有市場都朝著更高的效率邁進，輕鬆預測獲勝的機會越來越小。

• 準確度與獲利能力：預測準確度與投資獲利能力也至關重要。一個模型在預測股票每日漲跌走勢時可能只有 60% 的準確率——這聽起來可能不是很高——但如果這些預測用於智慧交易策略，則可能非常有利可圖。相反，一個模型可能有 90% 的準確率，但如果它出錯的 10% 的時間恰逢市場大幅波動（從而造成巨額損失），那麼它可能無利可圖。許多人工智慧股票預測工作專注於方向準確性或錯誤最小化，但投資者關心的是風險調整後的回報。因此，評估通常包括夏普比率、回撤和表現一致性等指標，而不僅僅是原始命中率。一些人工智慧模型已經整合到自動管理頭寸和風險的演算法交易系統中——它們的實際表現是以即時交易回報而不是獨立的預測統計數據來衡量的。到目前為止，一個完全自主的、能夠年復一年可靠地賺錢的「人工智慧交易員」更像是科幻小說而不是現實，但更狹義的應用（例如預測短期市場波動，交易員可以使用它來為選擇權定價等）已經在金融工具包中佔有一席之地。

總體而言，證據表明，人工智慧能夠以高於機率的準確度預測某些市場模式，並由此帶來交易優勢。然而，這種優勢通常很小，需要複雜的執行才能實現。當有人問「人工智慧能預測股市嗎？」，基於現有證據，最誠實的答案是：人工智慧有時可以在特定條件下預測股市的某些方面，但它無法一致地預測所有股票。成功往往是局部的，並且取決於具體情況。

結論：對人工智慧在股市預測中的現實期望

人工智慧和機器學習無疑已成為金融領域的強大工具。它們擅長處理大量資料集、發現隱藏的相關性，甚至能夠動態調整策略。在預測股市方面，人工智慧取得了實際但有限的成果。投資者和機構可以切實地期望人工智慧能夠協助決策——例如，透過產生預測訊號、優化投資組合或管理風險——但不能將其視為保證獲利的水晶球。

能做
什麼：人工智慧可以改善投資分析流程。它可以在幾秒鐘內篩選多年的市場數據、新聞提要和財務報告，發現人類可能忽略的細微模式或異常（使用機器學習進行股市預測… | FMP ）。它可以將數百個變數（技術面、基本面、情緒等）整合成一個有凝聚力的預測。在短期交易中，人工智慧演算法可以比隨機預測更準確地預測某隻股票的表現將優於另一隻股票，或者某個市場即將經歷劇烈波動。如果正確利用這些增量優勢，可以轉化為實際的財務效益。人工智慧還可以幫助進行風險管理——識別經濟衰退的早期預警或告知投資者預測的可信度。人工智慧的另一個實際作用是策略自動化：演算法可以高速、頻繁地執行交易，全天候回應事件，並執行紀律（不進行情緒化交易），這在動蕩的市場中非常有利。

人工智慧
目前無法儘管一些媒體大肆宣傳，但人工智慧無法持續可靠地全面預測股市行情，無法始終跑贏大盤或預測重大轉折點。市場受人類行為、隨機事件和複雜回饋迴路的影響，任何靜態模型都無法有效控制。人工智慧並不能消除不確定性，它只處理機率問題。人工智慧可能預測某檔股票明天上漲的可能性為70%，但這也意味著該股票明天上漲的可能性為30%。交易虧損和錯誤判斷在所難免。人工智慧無法預測其訓練資料範圍之外的真正新奇事件（通常被稱為「黑天鵝」）。此外，任何成功的預測模型都會引發競爭，而競爭可能會削弱其優勢。本質上，並不存在任何能夠像水晶球一樣保證能夠預測市場未來走勢的人工智慧。投資人應該警惕任何聲稱能夠預測未來走勢的言論。

中立的現實主義視角：
從中立的角度來看，人工智慧最好被視為對傳統分析和人類洞察力的增強，而非替代方案。在實踐中，許多機構投資者將人工智慧模型與人類分析師和投資組合經理的意見結合使用。人工智慧可能會處理數字並輸出預測，但人類設定目標、解讀結果並根據具體情況調整策略（例如，在不可預見的危機期間覆蓋模型）。使用人工智慧驅動工具或交易機器人的散戶投資者應保持警惕，並了解該工具的邏輯和限制。盲目遵循人工智慧建議存在風險——應該將其作為眾多輸入中的一種。

在設定切合實際的預期時，人們可能會得出這樣的結論：人工智慧可以在一定程度上預測股市，但並非絕對準確，也並非完全沒有錯誤。它可以做出正確判斷的機率效率，這在競爭激烈的市場中可能決定著獲利與虧損。然而，它無法保證成功，也無法消除股市固有的波動性和風險。正如一篇出版物指出的那樣，即使採用高效的演算法，股市結果也可能由於模型資訊以外的因素而「本質上不可預測」 使用深度強化學習進行股市預測》）。

未來之路：
展望未來，人工智慧在股市預測中的作用可能會不斷增強。正在進行的研究正在解決一些限制（例如，開發能夠考慮市場格局變化的模型，或融合數據驅動和事件驅動分析的混合系統）。人們也對強化學習代理，這些代理可能比靜態訓練的模型更好地應對不斷變化的市場環境。此外，將人工智慧與行為金融或網路分析技術結合，或許可以產生更豐富的市場動態模型。然而，即使是最先進的未來人工智慧，也將在機率和不確定性的範圍內運作。

總而言之， 「人工智慧能預測股市嗎？」並非只有「是」或「否」的簡單答案。最準確的答案是：人工智慧可以幫助預測股市，但並非萬無一失。它提供了強大的工具，如果運用得當，可以增強預測和交易策略，但並不能消除市場根本的不可預測性。投資人應該擁抱人工智慧的優勢——數據處理和模式識別——同時也要意識到它的弱點。這樣，人們就可以兼得兩者之長：人類判斷和機器智慧的協同工作。股市或許永遠無法100%預測，但只要抱持實際的預期並謹慎運用人工智慧，市場參與者就能在不斷變化的金融格局中做出更明智、更嚴謹的投資決策。

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