随着科技的不断发展，人类的生活变得越来越智能化、数字化。股票投资作为一个重要的投资领域，也不例外。人工智能技术的应用，为股票投资带来了新的变革。机器手选股票，成为了投资者更精准优选收益的新方式。
一、背景分析
传统选股方法缺陷显著，如分析师分析有限、量化交易策略过度拟合、传统的基本面和技术面分析法并未考虑其他非金融数据等等。而人工智能做出的股票选择则不同，它们会自动地从大量各种数据源收集数据、分析数据、评估数据，并根据数据生成投资信号。
二、人工智能手选股票
1、机器学习
机器学习是人工智能的核心技术之一。机器学习算法是训练出的模型，通过大量有标签的历史数据来提取出规律，然后根据这些规律对新数据进行预测或分类。在股票市场中，机器学习技术可以从股票历史数据中提取出关键信息，根据这些信息做出预测，指导投资者做出决策。
2、自然语言处理技术
自然语言处理技术可以帮助机器识别、理解并处理结构化和非结构化数据。例如，通过分析各类新闻报道和公告信息，进行情感识别、语义理解和关键词提取等处理，研判所投资的公司的新动向是否有变化，从而为投资者提供股票选择和投资参考意见。
3、计算机视觉技术
计算机视觉技术是指让机器“看”和理解照片和视频的技术，对于股票市场来说，它可以应用于图表分析、股票价格趋势识别等方面。以股票图表分析为例，这种技术可以帮助机器识别出各种形态，包括头肩顶和底、旗形图和三角形等。
4、强化学习
强化学习是机器学习的一种形式，它采用奖励机制来优化学习决策。强化学习在股票市场中广泛应用于股票交易决策。它通过评估每个决策的奖励和惩罚，动态调整投资策略，优化交易决策。
三、机器手选股票的优点和挑战
1、精度高
机器手选股票通过对大量数据的分析和学习，能够全面、科学、系统地评估股票市场及个股的优势和风险，做出更加客观准确、无任何主观偏差的决策，避免了传统的股票投资方式中人为因素所带来的误判。
2、自动化
机器手选股票具有高度自动化的特点，采用自适应性的商业模型，运用先进的大数据算法，分析数据处理信息，减少人工干预的影响，有效节约时间、精力与成本。
3、定制化
机器手选股票不仅仅是针对每个单一的投资者，而是在客观规律和个性化需求之间做到相互协调。可以通过机器的学习处理能力，应对客户个性化的投资需求，真正实现定制化服务。
挑战
机器手选股票也存在如下挑战：
1、数据透明度问题
在机器选股中，数据的透明度至关重要。但是，一些数据供应商提供的数据可能存在不同的问题，比如可能存在数据准确性、数据源头是否可靠等问题。
2、技术成本问题
机器手选股票需要运用大量先进的技术，投资者需要具备专业的技术知识，或雇佣专业团队或企业来实现，这将增加投资者的成本。
四、机器手选股票的应用前景
机器手选股票能够革新股票投资的方式，提高投资效益。尽管技术和服务仍有改进的空间，但由机器学习和大数据驱动的必然趋势将是未来投资界的一个核心并潜在的卖点，将为未来交易提供更好的选择和更好的结果。
总之，机器手选股票是一个不断推进的领域，通过应用先进的人工智能技术，可以让投资者更加深入地了解股票市场，从而更加准确地评估股票市场的动态和投资风险，带来更高的收益。同时，随着技术的不断完善，机器手选股票将有更广阔的发展前景。
