1. 如何用Python和機器學習炒股賺錢
相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。
我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。
這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：
「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」
在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：
「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」
我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。
我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。
如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。
我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。
2. 深度學習做股票預測靠譜嗎
靠譜 但前提是你學習的技術分析籌碼分析是正確的，而不是隨便買書或者網上查資料那種
舉個例子吧 你在書上和網上看到陽線吞噬怎麼解釋的？ 簡單說也就是陽包陰
都是看漲看多吧
大盤4月11日 8月7日都是陽包陰 然後怎麼走的？
你要學的是可以提前分析預判並且有大概率正確的知識 比如以下這些
7月28分析華新水泥短線會過13.7 8月10日收盤14.04.
3. 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
問題不對，你拿股票當工科看了，理工學院里可沒有一個股票分析專業。股票或者投資這行有兩個特點，1. 除了市場數據必看，沒有什麼理論必看。理論跟你實際操作相比是垃圾，這么說不過分；2. 實際能賺錢的經驗，沒有人會公開的。公開會導致失效，會引來對手盤，沒人會跟自己過不去。能賺錢的人基本也沒什麼興趣出書或教課。所以，別嫌給你澆冷水， 如果你想要書籍或者課程的話，就在理工類裡面挑一個接近投資的專業吧，比如 quants。自己沒方向的話，恐怕想求助也難。我是做這個的，但完全是自己摸索。Python 是自學，股票分析也是自己攢經驗值。我的博客或許能給你點啟發: Jacky Liu's Blog , 但最多是啟發而已。你得想出你自己的點子，然後自己去跟市場求證，謝謝 ～
4. 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。
當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。
其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。
最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。
結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。
5. 為什麼說分析股市的都是騙子
為什麼說做分析股市的都是騙子，如果股市漲跌能分析的清楚的話，那算命的早就已經改行了！
一句話天下熙熙皆為利來，天下攘攘，皆為利往！從來就沒有免費的午餐，即便是在股市證券市場也不過是一場資本的游戲，面對金錢的時候人性醜陋的一面更加暴露無疑。
一個最基本道理，任何一個有能力在證券市場穩定盈利能力的人，都不會全部免費的把自己技術交給一個素不相識的陌生人。
所以說打著分析股市幌子人大都出於其他目的。是一種變相的耍流氓，是一種徹頭徹尾的騙子。
6. python炒股靠譜嗎
除了正規的券商，千萬不要在其他亂七八糟的平台上開戶入金交易，有可能會因平台的跑路而給自己造成資金損失。
7. 如何利用Python預測股票價格
預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。
純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。
8. 如何用Python炒股
如果想直接執行python程序的話可以寫一個.bat新建一個記事本，然後寫一段下面的代碼，最後存成.bat文件，以後直接執行這段代碼就可以了。其實也可以直接執行.py文件c:\program files\python file.py