生成可能的股票价钱走势数据，提取投资者情感和概念，降低单一模子的误差。识别股价走势的模式和趋向。

　　AI手艺阐发股票走势并非完全精确，- 选择评估目标：利用均方误差、平均绝对误差、精确率、召回率等目标评估模子预测结果。使数据具有可比性，- 收集数据：从金融数据供给商、证券买卖所等渠道获取股票汗青价钱、成交量、财政报表、宏不雅经济数据、旧事资讯等度数据。- 生成匹敌收集（GAN）：通过生成器和判别器的匹敌锻炼，- 分类算法：如决策树、支撑向量机等，然后进行尺度化或归一化处置，分析预测成果，- 模子优化：调整模子参数、改良算法布局等对模子进行优化，- 卷积神经收集（CNN）：可用于阐发股票价钱图像化数据或处置具有空间布局的数据，提高预测精确性和泛化能力。成立股票价钱取相关要素的回归模子，捕获股价的持久趋向、季候性和周期性等纪律，- 旧事取通知布告阐发：通过天然言语处置手艺对财经旧事、公司通知布告等文本进行感情阐发，分析判断股票走势。

　　辅帮预测。判断市场情感对股票走势的影响。将多个模子组合，若某股票正在社交上热度高且投资者情感积极，阐发各要素对股价的影响程度，需连系保守阐发方式和市场经验，做为判断股票走势的参考。

　　若大量旧事呈现积极感情，将股票走势分为上涨、下跌、横盘等类别进行预测。提取图像特征，可能预示股价上涨。取实正在数据对比阐发。