股票入门

消息-是指针对某一股票的各种信息,包括小道消息、上市公司公告和公开媒体上的报道采访等。
  庄家-指投入资金炒作某个股票的资金集团或个人或证券机构。
  做庄-指以获利为目的的对某个股票买入卖出的整个过程。
  庄股-指正在被庄家做庄炒作的一类股票。
  独庄股-指某一个股票只有一个大量持股的庄家。
  多庄股-指某一个股票有一个以上的大量持股的庄家。
  强庄和恶庄-指操作方式与众不同风格鲜明的庄家。
  长庄和短庄-指庄家对某一个股票持有时间的长短,一般没有严格的时间段划分标准,习惯上将做庄一年以上的称为长庄。
  大庄和小庄-指庄家在炒作时对某一个股票投入的资金量的大小,小庄也指和庄家有协议的跟庄盘。
  建仓-指庄家在较低的价格范围内持续买入同一种股票。
  拉高-指庄家连续提高价格买入已经大量持有的股票。
  派发-指庄家连续卖出持有的股票,也称为撤庄。
  震仓-是指庄家有意识地使自己持有的股票的价格上升或下跌。

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### 使用AI大模型进行股票交易入门学习 #### 学习路径概述 对于希望了解如何使用AI大模型进行股票交易的人来说,可以从以下几个方面入手:基础知识积累、技术框架搭建以及实际操作演练。以下是详细的介绍。 #### 基础知识准备 在进入具体的实践之前,建议先掌握些基础概念技术背景。这包括但不限于以下内容: - **人工智能与机器学习基本理论**:理解监督学习、无监督学习的概念及其在金融领域中的应用[^1]。 - **时间序列分析**:由于股市数据本质上属于时间序列类型的数据集,因此熟悉ARIMA, LSTM等适用于此类数据分析的方法尤为重要[^3]。 #### 技术栈选型 当具备了定程度的知识储备之后,则需考虑选用哪些技术工具来支持整个流程: ##### 数据获取阶段 可以借助多个平台提供的API接口抓取实时行情信息或者历史记录用于后续建模工作之中。例如提到过的Quandl TradingView都是不错的选择之[^3]。 ##### 模型开发环节 目前主流的大规模预训练语言模型如GPT系列能够很好地服务于自然语言处理任务;而对于数值计算密集型场景下的回归分类等问题则更适合用基于Transformer架构改进版的视觉类别的Vicuna家族成员来进行解决[^2]。此外还有专门面向科学研究社区推出的开源项目PyTorch Lightning简化分布式环境部署难度的同时也提高了代码可读性维护效率[^4]。 ##### 部署上线部分 完成离线实验验证效果满意后即可着手规划线上服务端口设计事宜了。考虑到延迟敏感度较高的量化交易平台往往倾向于本地化安装而非云端调用方式以减少网络传输带来的额外开销成本。所以提前做好硬件资源配置评估显得尤为必要[^5]。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") # 替换为你选择的具体模型名称 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") input_text = "今天大盘走势" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 以上是个简单的例子展示如何加载预先训练好的文本生成器并通过给定提示词获得相应回复的过程。当然,在真实环境中还需要加入更多维度考量因素比如风险控制机制设定等等才能构成完整的解决方案体系结构图谱。 ---
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