『人工智能』人工智能预测股票涨停？靠谱吗？好像行哦，那不发财了？ |算法|软件|技术|

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背景人工智能很火，各种秀。股票让人欢喜让人忧。它们结合能擦出什么样的火花？
我从去年5月学编程，树立目标：数据分析股市，做快乐盈利股民。达成阶段目标：预测股票涨停。特写文章记录和分享，也看能不能“卖铲子” 。
前提假设和资源做事需要一些前提或假设。用人工智能预测涨停，我认为基于以下假设：
股市随机但有规律，是一种混沌状态。
股票当日涨停表现，影响隔日走势。
人能学习，能通过复盘提升交易水平。同样，用正确的方法也能让电脑学习和发现规律。
做事也要有资源。使用人工智能（机器学习）要有数据、算法和软硬件。大数据时代，数据已不是问题。科学家们研究出很多算法。技术大牛开发很多神奇软件。计算机硬件也突飞猛进。总之，技术进步让人工智能得以实现。
概念解释人工智能是宽泛的概念，泛指一切机器智能。而机器学习和深度学习是实现技术。核心是软件、算法和数据，算法简单说就是数学公式。

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举个深度学习的简单例子：用一个软件，输入大量有标记的猫狗图片，训练出模型后，另输入一张图片，模型能判别出是猫还是狗。

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目标利用人工智能（机器学习），分析当日涨停数据，预测第二天能否涨停（连板）。
数据准备我收集了2017年至今涨停股数据。
剔除一字板，因为一字板最容易涨停，但没交易机会。剔除新股， st股，科创板股。计算出其他衍生指标。特性（特征）有41个，比如：开板次数，封板时间，涨停类型，当日平均封板成功率等。用2020年之前的26774条数据训练模型，今年的数据验证模型。
方法筛选因数据太少，不能用深度学习，我也不会相关软件框架，所以用机器学习。
最初手工比较算法好坏，效率低。碰巧有大牛发布神器pycaret ，可自动比较算法、调整参数，节省了大量时间和精力。比较了十几种算法后，梯度提升树胜出，而catboost最佳。
结果让人失望我采用分类算法，标签是第二天涨停与否，效果不佳。精准率0.46 ，召回率0.26 ，下面是ROC曲线图。因为树模型天生过拟合，在今年的数据上表现更差。

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模型在今年1-3月数据的表现
总之就是，只比瞎猜好一点。很多朋友可能不懂这些指标。我也是一知半解，只知道如何用来评价。简单说：预测10个涨停，对错各半， 5成胜率，另外漏掉40个。
看到这结果我很沮丧，辛辛苦苦学知识，拼命捣鼓。结果证明没用白忙活，竹篮打水一场空。
不死心，开始对比算法，疯狂调参，还是没什么用。都要放弃时，有了转机。
峰回路转，还有希望在人工智能界有句话，进去的是垃圾，出来的也是垃圾。还有一句话，决定模型上限的是数据，而算法只是无限逼近这个上限。它们都强调数据比算法重要。据此断定，预测效果差，不是因为算法和参数。
难道假设有错，股票能否连板和昨天没关系？这不合常理，另外预测结果虽然差，但也有学习到规律。
问题应该是数据不足。我尝试通过现有数据计算出几个新特征，效果只提升了一点点。