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AI驱动的股票交易

过去几年，我一直对两件事着迷：人工智能工具的迅猛发展以及股票交易中无限的机遇。

AI驱动的股票交易
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过去几年，我一直对两件事着迷：人工智能工具的迅猛发展以及股票交易中无限的机遇。我希望看到，如果将两者结合起来，不是以通用的“人工智能选股”的方式，而是以一种实用的、开发者驱动的工作流程，让我能够测试、自动化并最终部署我自己的人工智能增强型交易策略，会发生什么。

以下是我处理这个问题的具体方式、我使用的技术以及它如何影响我的交易结果。

1、我为什么选择人工智能进行股票交易

传统的股票分析依赖于图表解读、指标和直觉。虽然这些方法很有用，但缺乏适应性。而人工智能则依赖于：

  • 大数据集中的模式识别
  • 基于历史和实时数据的预测模型
  • 自适应学习（数据越多，效果越好）

这意味着人工智能可以识别即使是经验丰富的交易员也会忽略的模式。

2、收集正确的股市数据

我的第一步是构建一个干净的数据集。我使用雅虎财经 API 和 Alpha Vantage 提取数据，确保同时包含历史价格走势和技术指标。

import yfinance as yf

# Download stock data
data = yf.download("AAPL", start="2018-01-01", end="2025-01-01")
print(data.head())

这给了我 OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）数据。之后，我利用移动平均线、RSI 和来自金融新闻来源的情绪数据丰富了这些数据。

3、人工智能模型的特征工程

人工智能并不能神奇地理解 K 线图，你需要将它们转化为特征。我设计了：

  • 技术指标：MACD、RSI、SMA、布林带
  • 市场情绪：使用 NLP 模型抓取金融新闻
  • 基于事件的触发因素：收益电话会议、加息

这些成为了我的人工智能模型的输入。

4、选择合适的 AI 模型

我尝试了多种模型：

  • 用于时间序列预测的 LSTM（长短期记忆网络）
  • 用于趋势分类的随机森林
  • 用于交易模拟的强化学习 (RL)

例如，我使用 LSTM 预测了短期价格走势：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(60, 5)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

5、回测 AI 策略

最令人兴奋（也最令人谦卑）的步骤之一是回测。我使用过去的数据模拟交易，看看我的 AI 策略是否真的有效。

  • 我使用了 Python 版 Backtrader
  • 对多只股票（AAPL、TSLA、AMZN）进行了模拟
  • 将结果与“买入并持有”等简单策略进行了比较

结果：我的 LSTM 策略在特斯拉等波动性较大的股票上表现优于“买入并持有”策略，但在低迷的股票上表现不佳。

6、实时股票预测

在验证了回测结果后，我将我的模型连接到实时数据流。使用 Alpaca 等经纪商的 WebSocket，我可以：

  • 实时流送价格
  • 即时运行预测
  • 触发纸面交易

这一步让它感觉不像是一个实验，而更像是一个交易助手。

7、添加强化学习以执行交易

虽然预测结果不错，但我希望由 AI 来决定何时入场/出场。强化学习 (RL) 应运而生。

我构建了一个智能体：

  • 盈利交易获得奖励
  • 亏损交易受到惩罚
  • 随着时间的推移，学习最佳策略

在模拟交易中，强化学习机器人变得比我以往任何时候都更自律——它从不情绪化地追逐交易。

8、盈利角度：人工智能在交易中的真正优势

人工智能真正赋予我优势的地方在于：

  • 过滤噪音：人工智能无需扫描 50 个股票代码，而是突出显示信号最强的前 5 个股票。
  • 执行速度更快：自动化交易立即执行，毫不犹豫。
  • 风险管理更佳：人工智能通过从过去的错误中吸取教训，限制了损失。

在模拟交易中，我的人工智能系统平均比我的手动交易高出 7-10%。如果谨慎地使用真金白银进行部署，它还能带来额外的稳定利润。

9、人工智能 + 股票交易的未来

到 2025 年，我们将看到：

  • LLM大模型融入交易仪表盘（想象一下，问“今天哪只股票的突破潜力最大？”，就能得到人工智能支持的答案）。
  • 面向散户交易者的人工智能驱动的对冲基金策略。
  • 融合技术指标、情绪分析和宏观经济数据的混合模型。

原文链接：How I Combined AI With Stock Trading for Smarter Decisions

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