《從營銷AIGC化到AIGC營銷化》報告發布
來源：清元宇宙7月2日上午，清華大學元宇宙文化實驗室舉辦元宇宙在線沙龍“AIGC熱潮與應用”。會議中，清華大學新聞與傳播學院教授、元宇宙文化實驗室主任、新媒體研究
5 月 17 日消息，最新研究報告顯示，人工智能（AI）無法預測股市。無論是基于長短期記憶網絡（LSTM）還是深度神經網絡（DNN）的 AI 模型，它們對股市的預測結果都錯得離譜。
傳統的股市預測方法主要包括基本面分析和技術分析兩種。基本面分析關注公司財務狀況和宏觀經濟指標，適合長期投資；技術分析則基于市場行為模式識別，包括股價、成交量等指標，更適合短期交易。
來自伊朗謝里夫理工大學的科研團隊使用卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer 以及上述組合模型，分析德黑蘭證券交易所（TSE）的 12 只股票，并對比實際數據，發現預測結果錯得離譜。
團隊隨后開發了新模型，該模型不直接預測具體價格，而是預測市場趨勢，并采用 100 天歷史數據作為輸入，通過 CNN 提取歷史數據中的重復模式，同時允許根據不同股市的隨機波動調整模型敏感度，讓預測結果更具實用價值。然而即便是改進后的方法，在股市這樣嘈雜和混沌的環境下，也并不準確。
注：以上結論僅限于追蹤 12 支股票，在不同市場追蹤不同股票可能會有不同結論，以上信息僅供參考。
參考
研究發現 AI 無法預測股市
Stock market trend prediction using deep neural network via chart analysis: a practical method or a myth?
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-13014-0.html初步研究表明 AI 無法準確預測股市
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