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Description
理财大赛复盘篇

Comments

折水__ 2025-01-17

ai炒股果然不同凡响,正常人很难在这么短的时间内亏这么多[doge]

♥ 3141 ↩ 17

-LKs- 2025-01-17

其实AI的节目效果很好,可惜zhan太会念诗了,期待AI持续进化

♥ 2877 ↩ 20

白减减 2025-01-17

数据有问题啊,从噪声里学怎么可能训的好

♥ 1336 ↩ 10

LHEDM 2025-01-18

你说的ai不能是这样的吧[笑哭][笑哭][笑哭]

♥ 954 ↩ 16

EEEriol 2025-01-17

感觉up的ai用法不对啊。首先你的数据源就全是噪声,你要知道一个最简单的道理,股票群里是有股托的。这造成了你连市场真实声音或者说投票结果都不知道,所以才会亏这么惨。

♥ 802 ↩ 4

初入二次元 2025-01-17

[辣眼睛]

♥ 619 ↩ 114

账号已注销 2025-01-17

[吃瓜]说白了,这盘子就是极度不公平的,散户只能t+1和不能做空先天残疾,各种信息又都是闭塞滞后的。你靠收集散户群的滞后信息,只有一种结果,就是追涨杀跌。我反而觉得ai特别适合炒指数而不是个股。

♥ 547 ↩ 19

朱丹色墨水 2025-01-18

咱就是说,不如直接扔骰子吧 nga上有个骰娘炒股从十月赚到现在了[幻想乡的日常 第1弹_乐]

♥ 487 ↩ 8

在逃肘击犯 2025-01-19

经典的外行做内行的事,还拍了个视频,这视频我看下来只觉得很好笑。。。

♥ 423 ↩ 47

wsnsb233 2025-01-18

我是散户,大学生,相关专业,参与市场3年了。各类产品都玩,收益稳定跑赢指数,超过90%以上散户。 个人认为本视频中的AI收益如此之差的原因在于信息本身的问题。 市场走势是众多参与者投票的结果,包括:个人投资者、机构、公司自身、GJ队等等力量。散户当然占到其中一部分,但是散户往往意见不统一、分歧很大、难以形成合力,获取信息途径少和处理信息的能力弱,又容易容易受情绪影响,追涨杀跌,并且会受到其他主体观点的影响。 从统计学的角度来说,散户这个自变量对市场这个因变量的影响可能有时候是显著的,但又有时候可能不显著,如果试图将其他主体作为自变量加入模型,则有可能导致多重共线性的问题。 综上所述,散户自身吸收的信息都不全面,如果再只吸收散户的观点是就更不全面了,很有可能是garbage in garbage out,就算模型再完善也无济于事。 我认为如果想制作一个好的情绪面分析的量化拟合模型,应该将各类主体的观点都纳入考量,当然这些观点在输入时应当先进行预处理,剔除其中不真实的东西,多吸收全球机构的观点(例如出于某些原因,国内机构往往奉命唱多),再通过一些统计学方法减轻多重共线性问题。从而形成市场合力的较好拟合。

♥ 348 ↩ 18

焦炭妹妹 2025-01-17

一个月能说明什么问题,一个月只能做短线追涨杀跌。 我们要做的是价值投资,和时间做朋友! 只要拿的够久,你就会发现亏的更多[doge]

♥ 313 ↩ 2

馒头一毛一个 2025-01-17

ai炒股才是未来。你给ai喂散户资料,ai当然就是散户了,你喂股神,ai不就成股神了吗?

♥ 264 ↩ 16

会评论的猫 2025-01-17

能加炒股群的人都是有交流需求的人,人要交流这些东西要么是因为情绪要么是为了显摆、跟风。 AI在这里头学到的也只会是情绪化、显摆和跟风,那不就得是追涨卖跌吗[笑哭] 不过我个人这些散户的集合觉得还是有些价值的,可以帮助判断市场情绪

♥ 204 ↩ 6

我爱洗澡啊啊啊 2025-01-18

别说大A了,我老婆20年开始听招行、建行理财经理推荐优质基金,已经稳稳的亏掉45%了,而我就不同了,我只买招行的各种宝(周周宝,月月宝,季季宝,半年宝,多月宝),以及招行或者招行代发四大行的R3及以下中低风险的理财,稳定每月正收益,年化有个小3%

♥ 191 ↩ 30

霸极客湾 2025-01-17

散户反买,别墅靠海[doge]

♥ 165 ↩ 13

SunnyPai0524 2025-01-17

好,感谢up的经验,我这就去做一个炒股AI,和散户反着做,立赚1/4!

♥ 160 ↩ 21

一蹦跶 2025-01-17

相当于两万比别人多做一期节目,赚了[星星眼]

♥ 146

89年老登沪上相亲 2025-01-19

样本选错了。你应该让AI学习那些在股市里赚钱的人,比如国家队。

♥ 115 ↩ 11

曹孟德斯鸠_ 2025-01-18

你让ai学习散户技术,然后让ai反着来就行了

♥ 90 ↩ 3

LOL天灾选手 2025-01-17

你们对巴菲特有很大的误解,巴菲特的核心是进董事会。

♥ 87 ↩ 5