人工智慧能預測股市嗎？

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)，許多人不禁思考，這些技術是否最終揭示了預測股價的秘密。人工智慧真的能夠預測股市嗎？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嘗試預測市場趨勢、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領域的能力和限制

有效市場假說（EMH）凸顯了預測的挑戰性。有效市場假說（尤其是其「強」形式）認為，股票價格在任何特定時間點都充分反映了所有可獲得的信息，這意味著任何投資者（即使是內部人士）都無法通過利用現有信息進行交易而持續跑贏市場（基於神經網絡的數據驅動股票預測模型：綜述）。簡而言之，如果市場高度有效且價格是隨機遊走，那麼要準確預測未來價格幾乎是不可能的。儘管存在這一理論，但戰勝市場的誘惑仍然推動了對先進預測方法的廣泛研究。人工智慧和機器學習已成為這一追求的核心，這得益於它們處理大量數據並識別人類可能忽略的細微模式的能力（使用機器學習進行股票市場預測…| FMP ）。

本白皮書全面概述了用於股票市場預測的人工智慧技術，並評估了它們的有效性。我們將深入探討常用模型的理論基礎資料和訓練過程，並重點介紹此類系統面臨的主要限制和挑戰，例如市場效率、資料雜訊和不可預見的外部事件。文中也包含真實世界的研究和案例，以說明迄今為止所取得的喜憂參半的結果。最後，我們為投資者和從業者提出了切合實際的預期：既要肯定人工智慧的強大功能，也要認識到金融市場仍然存在一定程度的不可預測性，這是任何演算法都無法完全消除的。

人工智慧在股票市場預測中的理論基礎

現代基於人工智慧的股票預測建立在統計學、金融學和電腦科學領域數十年的研究成果之上。了解從傳統模型到尖端人工智慧的各種方法很有幫助：

• 傳統時間序列模型：早期的股票預測依賴統計模型，這些模型假設過去價格的模式可以預測未來。諸如ARIMA（自回歸移動平均）和ARCH/GARCH則著重於捕捉時間序列資料中的線性趨勢和波動聚集（《基於神經網路的資料驅動股票預測模型：綜述》）。這些模型透過在平穩性和線性假設下對歷史價格序列進行建模，為預測提供了基準。雖然這些模型很有用，但傳統模型通常難以應對真實市場中複雜的非線性模式，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被應用於股票預測。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，獲利、宏觀經濟數據）——並發現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。這些機器學習模型已展現出透過偵測資料中的複雜訊號來適度提高預測精度的能力（使用機器學習進行股票市場預測... | FMP ）。然而，它們需要仔細的調優和充足的數據，以避免過度擬合（學習噪音而非訊號）。

• 深度學習（神經網路）： 深度神經網路近年來在股票市場預測領域備受青睞。其中，循環神經網路（RNN）及其變體長短期記憶（LSTM）網路專為處理股票價格時間序列等序列資料而設計。 LSTM能夠保留歷史資訊並捕捉時間依賴性，因此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能夠捕捉到金融數據複雜、非線性的關係，而這些關係是簡單模型無法捕捉到的。其他深度學習方法包括卷積神經網路（CNN） （有時用於技術指標「圖像」或編碼序列）、 Transformer （使用注意力機制來衡量不同時間步長或資料來源的重要性），甚至還有圖神經網路（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接收價格數據，還可以接收新聞文本、社交媒體情緒等其他數據源，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：它們需要大量數據，計算量巨大，而且通常以“黑箱”的形式運行，可解釋性較差。

• 強化學習：人工智慧股票預測的另一個前沿領域是強化學習（RL） ，其目標不僅是預測價格，更是學習最優交易策略。在強化學習框架中，智能體（人工智慧模型）透過採取行動（買入、賣出、持有）並獲得獎勵（獲利或虧損）與環境（市場）互動。隨著時間的推移，智能體會學習到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，以處理市場龐大的狀態空間。強化學習在金融領域的吸引力在於，它能夠考慮決策序列並直接優化投資回報，而不是孤立地預測價格。例如，強化學習智能體可以根據價格訊號學習何時建倉或離倉，甚至可以根據市場狀況的變化進行調整。值得注意的是，強化學習已被用於訓練參加量化交易競賽和某些專有交易系統的人工智慧模型。然而，強化學習方法也面臨著許多挑戰：它們需要大量的訓練（模擬多年的交易），如果調整不當，可能會出現不穩定或發散行為，而且其表現對假定的市場環境高度敏感。研究人員指出，面臨計算成本高和穩定性問題。儘管有這些挑戰，強化學習仍然是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配置策略）相結合，形成混合決策系統時（例如，基於深度強化學習的股票市場預測）。

資料來源與培訓過程

無論模型類型為何，人工智慧股票市場預測的基石

• 歷史價格與技術指標：幾乎所有模型都會使用歷史股票價格（開盤價、最高價、最低價、收盤價）和成交量。分析師通常會從中提取技術指標（例如移動平均線、相對強弱指數、MACD 等）作為輸入。這些指標有助於突顯模型可以利用的趨勢或動能。例如，一個模型可能會以過去 10 天的價格和交易量，以及諸如 10 日移動平均線或波動率指標等指標作為輸入，來預測第二天的價格走勢。

• 市場指數和經濟數據：許多模型都納入了更廣泛的市場訊息，例如指數水平、利率、通貨膨脹率、GDP成長率或其他經濟指標。這些宏觀因素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狀況）。

• 新聞和情緒數據：越來越多的AI系統開始接收非結構化數據，例如新聞文章、社群媒體動態（如Twitter、Stocktwits）和財務報告。自然語言處理（NLP）技術，包括BERT等高階模型，用於評估市場情緒或偵測相關事件。例如，如果某公司或產業的新聞情緒突然急劇惡化，AI模型可能會預測相關股票價格下跌。透過處理即時新聞和社群媒體情緒，AI能夠比人類交易員更快地對新資訊做出反應。

• 另類資料：一些成熟的對沖基金和人工智慧研究人員會利用另類資料來源——例如衛星影像（用於監測商店客流量或工業活動）、信用卡交易資料、網路搜尋趨勢等——來獲取預測性洞察。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歷史數據，並調整模型參數以最小化預測誤差。通常，資料會被分為訓練集（例如，用於學習模式的較早歷史資料）和測試/驗證集（用於評估模型在未見過的條件下的表現的較新資料）。鑑於市場數據的時序性，需要謹慎避免「窺探未來」——例如，模型會使用訓練期之後的時間段的數據進行評估，以模擬其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，而不僅僅是適用於某個特定時期。

此外，從業者必須解決資料品質和預處理問題。資料缺失、異常值（例如，股票分割或一次性事件導致的突然飆升）以及市場機制的轉變都會影響模型訓練。可以對輸入資料應用歸一化、去趨勢或去季節性等技術。一些進階方法會將價格序列分解為各個組成部分（趨勢、週期、雜訊），並分別對它們進行建模（例如，將變分模態分解與神經網路結合的研究（《基於深度強化學習的股票市場預測》））。

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，並且能受益於GPU加速，而像邏輯迴歸這樣更簡單的模型則可以從相對較小的資料集中學習。強化學習模型需要模擬器或環境互動；有時會將歷史資料重播給強化學習智能體，或使用市場模擬器來產生經驗。.

最後，這些模型經過訓練後，會產生預測函數－例如，輸出結果可以是預測明日價格、股票上漲機率或建議操作（買進/賣出）。這些預測結果通常會在實際投入資金之前整合到交易策略中（包括部位規模、風險管理規則等）。.

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絕對預言家的關鍵限制和障礙：

• 市場有效性與隨機性：如前所述，有效市場假說認為價格已經反映了已知訊息，因此任何新資訊都會立即引起調整。實際上，這意味著價格變動主要由意外消息或隨機波動驅動。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》）——昨天的價格對明天的價格幾乎沒有影響，除了機率所能預測的程度。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始終如一地高精度預測股價。正如一項研究簡潔地指出， 「隨機遊走假說和有效市場假說本質上表明，不可能有系統地、可靠地預測未來的股價」 （《使用機器學習預測標普500指數股票的相對收益 | 金融創新 | 全文》）。這並不意味著人工智慧預測總是無用，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、疫情、突發的企業醜聞，甚至社群媒體上的病毒式傳播謠言都可能出乎意料地影響市場。這些事件要么是前所未有的，要么是罕見的衝擊，模型無法獲得相應的訓練數據。例如，任何基於2010年至2019年歷史資料訓練的人工智慧模型都無法準確預測2020年初的COVID-19疫情暴跌及其後的快速反彈。當市場格局發生變化或單一事件驅動價格時，金融人工智慧模型會面臨挑戰。正如某篇文章指出，地緣政治事件或突發的經濟數據發布等因素幾乎可以瞬間使預測失效（《使用機器學習進行股票市場預測... | FMP ） 。換句話說，意料之外的訊息總是可以推翻演算法的預測，從而引入一種無法消除的不確定性。

• 過度擬合與泛化：機器學習模型容易出現過擬合－這意味著它們可能過於專注於訓練資料中的「雜訊」或異常值，而忽略了潛在的普遍模式。過度擬合的模型在歷史數據上可能表現出色（甚至顯示出令人印象深刻的回測收益或較高的樣本內準確率），但在新數據上卻表現不佳。這是量化金融領域中常見的陷阱。例如，一個複雜的神經網路可能偶然地捕捉到過去存在的虛假相關性（例如，過去五年中某些指標交叉組合恰好預示著股市上漲），但這些關係在未來可能不再成立。一個實際的例子：我們可以設計一個模型來預測去年的股票漲幅將持續上漲——它可能在特定時期內有效，但如果市場環境發生變化，這種模式就會失效。過度擬合會導致樣本外表現不佳，這意味著儘管模型在開發階段看起來很棒，但在實際交易中的預測結果可能與隨機預測無異。避免過度擬合需要正則化、控制模型複雜度、使用穩健驗證等技術。然而，正是人工智慧模型的複雜性賦予了它們強大的能力，同時也使它們更容易受到過度擬合問題的影響。

• 數據品質和可用性：俗話說“垃圾進，垃圾出”，這句話在股票預測的人工智慧領域同樣適用。數據的品質、數量和相關性都會顯著影響模型的效能。如果歷史資料不足（例如，試圖只用幾年的股價資料訓練深度神經網路）或缺乏代表性（例如，使用主要處於牛市時期的資料來預測熊市），模型的泛化能力就會很差。數據也可能存在偏差或受到倖存者效應的影響（例如，股票指數會隨著時間的推移自然剔除表現不佳的公司，因此歷史指數數據可能存在向上偏差）。資料清洗和整理並非易事。此外，另類資料來源可能成本高或難以取得，這可能會使機構投資者獲得優勢，而散戶投資者則無法獲得全面完整的資料。還有數據頻率：高頻交易模型需要逐筆交易數據，這需要大量數據和專門的基礎設施，而低頻模型可能使用每日或每週數據。確保數據在時間上保持一致（例如，新聞與相應的價格數據一致）並且沒有前瞻性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，就給出預測或交易訊號。這種缺乏透明度可能會給投資者帶來問題——尤其是那些需要向利害關係人解釋決策或遵守監管規定的機構投資者。如果人工智慧模型預測某隻股票會下跌並建議賣出，那麼如果投資組合經理不理解背後的邏輯，他們可能會猶豫不決。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應用率。這項挑戰正在推動金融領域可解釋人工智慧的研究，但模型複雜性/準確性與可解釋性之間通常存在權衡取捨。

• 適應性市場與競爭：值得注意的是，金融市場具有適應性。一旦某種預測模式被發現（無論是透過人工智慧還是其他方法），並且被眾多交易者使用，它就可能失效。例如，如果人工智慧模型發現某個訊號通常先於股票上漲出現，交易者就會更早根據該訊號採取行動，從而錯失套利機會。本質上，市場會不斷演變，使已知的策略失效。如今，許多交易公司和基金都在使用人工智慧和機器學習。這種競爭意味著任何優勢往往都很小且短暫。因此，人工智慧模型可能需要不斷地重新訓練和更新，才能跟上不斷變化的市場動態。在流動性強且成熟的市場（例如美國大型股市場）中，眾多經驗豐富的參與者都在尋找相同的訊號，這使得保持優勢變得極為困難。相較之下，在效率較低的市場或小眾資產中，人工智慧或許能夠發現暫時的低效率之處——但隨著這些市場的現代化，這種差距可能會縮小。市場的這種動態特性是一個根本性的挑戰：「遊戲規則」並非一成不變，因此去年行之有效的模式明年可能需要進行調整。

• 現實限制：即使人工智慧模型能夠以相當高的準確度預測價格，將預測轉化為利潤仍然是一項挑戰。交易會產生交易成本。模型或許能夠正確預測許多小幅價格波動，但這些收益可能會被交易費用和市場衝擊抵消。風險管理也至關重要——沒有任何預測是百分之百準確的，因此任何人工智慧驅動的策略都必須考慮到潛在損失（例如透過停損單、投資組合多元化等）。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錯誤的預測。這些實際因素意味著，人工智慧的理論優勢必須足夠顯著，才能在克服現實世界的種種阻礙後才真正發揮作用。

總而言之，人工智慧擁有強大的能力，但這些限制也確保了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率地分析數據，並可能發現細微的預測訊號，從而增加投資者獲勝的幾率。然而，有效的定價機制、嘈雜的數據、不可預見的事件以及實際的限制，意味著即使是最好的人工智慧有時也會出錯——而且往往是無法預料的。

人工智慧模型的性能：證據怎麼說？

鑑於已討論的進展和挑戰，我們從人工智慧在股票預測領域的研究和實際應用中學到了什麼？迄今為止，結果喜憂參半，既有令人鼓舞的成功案例，也令人警醒的失敗案例：

• 人工智慧超越隨機猜測的實例：多項研究表明，在特定條件下，人工智慧模型可以勝過隨機猜測。例如，2024 年的一項研究應用 LSTM 神經網路預測越南股市的走勢 《應用機器學習演算法預測股市股價走勢—以越南為例》| 人文與社會科學傳播）。這表明，在越南這個新興經濟體市場中，該模型能夠捕捉到一致的模式，這可能是因為該市場存在效率低下或強勁的技術趨勢，而 LSTM 能夠學習到這些趨勢。 2024 年的另一項研究則涵蓋了更廣泛的範圍：研究人員嘗試使用機器學習模型預測所有標普 500 指數成分股（一個效率更高的市場）的短期收益。他們將其建模為分類問題——預測某隻股票在未來 10 天內的表現是否會比指數高出 2%——並使用了隨機森林、支援向量機 (SVM) 和 LSTM 等演算法。結果顯示： LSTM 模型優於其他機器學習模型和隨機基準模型，且結果具有統計意義，顯示這並非偶然（《使用機器學習預測標普 500 指數股票的相對收益》|《金融創新》|全文隨機遊走假設的機率“微乎其微”，這表明他們的機器學習模型確實找到了真實的預測訊號。這些例子表明，人工智慧確實可以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，尤其是在使用大型數據集進行測試時。

• 產業中顯著的應用案例：除了學術研究之外，已有報告指出對沖基金和金融機構已成功將人工智慧應用於交易操作。一些高頻交易公司利用人工智慧在極短時間內識別並回應市場微觀結構模式。大型銀行擁有用於投資組合配置和風險預測的，雖然並非總是預測單一股票的價格，但涉及對市場某些方面（例如波動性或相關性）的預測。此外，還有一些由人工智慧驅動的基金（通常稱為「量化基金」），它們利用機器學習進行交易決策——其中一些基金在特定時期內跑贏了市場，儘管很難將其完全歸功於人工智慧，因為它們通常結合了人類智慧和機器智慧。一個具體的應用是使用情緒分析人工智慧：例如，掃描新聞和推特，預測股價將如何對此做出反應。這類模型可能並非百分之百準確，但它們可以幫助交易員在新聞定價方面搶佔先機。值得注意的是，企業通常會將成功的 AI 策略細節作為智慧財產權嚴加保護，因此公共領域的證據往往落後或只是軼事。

• 表現不佳與失敗案例：每個成功案例背後都隱藏著警世故事。許多聲稱在特定市場或時間段內具有高準確率的學術研究，最終都未能推廣到其他市場。一項值得關注的實驗試圖將一項成功的印度股市預測研究（該研究利用機器學習技術指標，準確率很高）複製到美國股市。結果發現，這種方法並沒有顯著的預測能力——事實上，一種簡單的策略，即始終預測股票第二天會上漲，其準確率甚至超過了複雜的機器學習模型。作者得出結論，他們的研究結果「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，機器學習模型對此無濟於事。這凸顯了結果會因市場和時間段的不同而產生巨大差異。同樣，眾多Kaggle競賽和量化研究競賽也表明，雖然模型通常能夠很好地擬合歷史數據，但一旦面對新的市場環境，它們在實盤交易中的表現（方向預測）往往會回落到50%左右。 2007年量化基金崩盤以及2020年疫情衝擊下人工智慧基金面臨的困境等案例表明，當市場環境發生變化時，人工智慧模型可能會突然失效。倖存者偏差也是影響人們認知的一個因素——我們聽到的人工智慧成功案例遠多於失敗案例，但實際上，許多模型和基金由於策略失效而悄悄失敗並最終關閉。

• 市場差異：一項研究發現，人工智慧的有效性可能取決於市場的成熟度和效率。在效率相對較低或新興市場中，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達到更高的準確率。越南市場LSTM模型93%的準確率就是一個例證。相較之下，在像美國這樣高效的市場中，這些模式可能很快就會被套利機會所消除。越南案例和美國複製研究結果的差異也暗示了這種差異。在全球範圍內，這意味著人工智慧目前可能在某些細分市場或資產類別中具有更好的預測性能（例如，有些人已將人工智慧應用於預測大宗商品價格或加密貨幣趨勢，但成功率不一）。隨著時間的推移，所有市場都朝著更高的效率邁進，能夠輕鬆獲得預測成功的窗口期將會逐漸縮小。

• 準確率與獲利能力：預測準確率和投資獲利能力至關重要。例如，一個模型預測股票每日漲跌的準確率可能只有 60%——這聽起來並不高——但如果將這些預測應用於智慧交易策略，則可能帶來相當可觀的利潤。反之，一個模型可能擁有 90% 的準確率，但如果其 10% 的錯誤預測恰逢市場劇烈波動（從而導致巨額​​虧損），則可能最終虧損。許多人工智慧股票預測項目專注於方向預測的準確性或誤差最小化，但投資者更關心的是風險調整後的收益。因此，評估指標通常包括夏普比率、回撤幅度以及績效的穩定性，而不僅僅是預測命中率。一些人工智慧模型已被整合到演算法交易系統中，用於自動管理部位和風險——它們的真正表現體現在即時交易收益上，而非獨立的預測統計數據。到目前為止，能夠年復一年可靠地賺錢的完全自主的「人工智慧交易員」更像是科幻小說裡的情節，而不是現實。但是，一些應用範圍較窄的人工智慧模型（例如預測短期市場波動的人工智慧模型，交易員可以利用該模型對選擇權進行定價等）已經在金融工具箱中佔有一席之地。

總體而言，證據顯示人工智慧能夠以高於隨機猜測的準確率預測某些市場模式，為交易者帶來優勢。然而，這種優勢通常很小，需要高超的交易技巧才能從中獲利。當有人問「人工智慧能否預測股市？」，基於現有證據最誠實的答案是：人工智慧在特定條件下有時可以預測股市的某些方面，但它無法一致地預測所有股票的走勢。預測成功往往是局部的，並且依賴特定情境。

結論：對人工智慧在股票市場預測中的應用抱持現實的期望

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、挖掘隱藏的關聯性，甚至能夠即時調整策略。在預測股市方面，人工智慧取得了一些切實可見的成果，但其作用仍然有限。投資者和機構可以合理地期望人工智慧能夠輔助決策——例如，產生預測訊號、優化投資組合或管理風險——但不能指望它能像水晶球一樣保證獲利。

能做
什麼：人工智慧可以提升投資分析流程。它可以在幾秒鐘內篩選多年的市場數據、新聞資訊和財務報告，檢測出人類可能忽略的細微模式或異常情況（利用機器學習進行股市預測…| FMP ）。它可以將數百個變數（技術、基本面、情緒等）整合到一個連貫的預測中。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其他股票，或預測市場即將出現劇烈波動。如果能正確利用這些微小的優勢，就能轉化為實際的經濟效益。人工智慧還可以幫助進行風險管理——識別市場下跌的早期預警訊號，或告知投資人預測的置信度。人工智慧的另一個實際應用是策略自動化：演算法可以高速、高頻率地執行交易，全天候對市場事件做出反應，並強制執行紀律（避免情緒化交易），這在波動劇烈的市場中尤其有利。

人工智慧
目前無法儘管一些媒體大肆宣傳，但人工智慧無法始終如一地可靠預測股市，也全面預測股市走勢，例如總是跑贏市場或預見重大轉折點。市場受人類行為、隨機事件和複雜的回饋迴路的影響，任何靜態模型都無法解釋這些因素。人工智慧無法消除不確定性，它只能處理機率問題。人工智慧可能會預測某檔股票明天上漲的機率為70%，但這同時也意味著它下跌的機率為30%。虧損交易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事件（通常被稱為「黑天鵝」事件）。此外，任何成功的預測模型都會面臨競爭，從而削弱其優勢。本質上，目前還沒有任何人工智慧能夠像水晶球一樣保證預測市場未來。投資者應該對任何聲稱能夠做到這一點的人保持警惕。

中立、現實的觀點：
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。人工智慧可以處理數據並輸出預測結果，但設定目標、解讀結果並根據具體情況調整策略（例如，在突發危機期間推翻模型）的仍然是人類。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，並了解工具的邏輯和限制。盲目地遵循人工智慧的建議是危險的——應該將其作為眾多參考因素之一。

在設定合理的預期時，我們可以得出這樣的結論：人工智慧可以在某種程度上預測股市，但並非絕對準確，也並非完全無誤。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盈虧。然而，它無法保證由於模型資訊以外的因素，股市的結果仍然「本質上是不可預測的」 《基於深度強化學習的股市預測》）。

未來：
人工智慧在股市預測中的作用可能日益增強。目前的研究正在努力解決一些限制（例如，開發能夠應對市場機制轉變的模型，或融合數據驅動和事件驅動分析的混合系統）。此外，人們也對能夠強化學習智能體，這類智能體或許比靜態訓練的模型更能應對不斷變化的市場環境。而且，將人工智慧與行為金融學或網路分析等技術結合，或許能建構更豐富的市場動態模型。然而，即使是最先進的人工智慧，也仍然會在機率和不確定性的框架內運作。

總而言之， 「人工智慧能否預測股市？」並沒有簡單的「是」或「否」的答案。最準確的答案是：人工智慧可以幫助預測股市，但它並非萬無一失。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，但它並不能消除市場固有的不可預測性。投資人應該充分利用人工智慧的優勢——數據處理和模式識別——同時也要意識到它的不足。如此一來，便可兼顧兩者之長：人類的判斷和機器的智慧協同運作。股市或許永遠無法做到百分之百可預測，但只要抱持合理的預期並謹慎使用人工智慧，市場參與者就能在不斷變化的金融環境中做出更明智、更嚴謹的投資決策。

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