股票深度分析,深度诊断股票

深度学习做股票预测靠谱吗

。

靠谱，但是前提是你所学习的技术分析筹码分析知识是正确的那些，而不是买书买教材或者网上找资料学到的那些，比如kdj指标，无论你在哪本书或者网上找的资料都会告诉你80以上死叉是超买，是风险对不对，没有一个地方会告诉你，kdj80以上第一次死叉，是找买点短线就会创新高的机会。

上证自2638以来5次80以上第一次死叉之后都短线创新高没有一次例外当然说大盘可能没有意义毕竟我们操作的是个股再举一个个股的例子。

如何用深度学习来预测明天的股票趋势

学会用比较法则选择主流板块主流股，懂得利用正确的技术分析筹码分析知识来针对不同主力类型的股票计算合理买卖点，有合适的止盈止损策略，严格按纪律操作A8U神经网络。

但是记得，正确的技术分析知识不是你买本书或者网上查的那种，比如黑三兵这样的k线组合，你在哪里查资料都是说后市看跌把，上证八月九日开始就是黑三兵，然后一直涨到现在。

运用深度学习算法来炒股是不是会提高预测的准确率

3分钟了解深度学习跟量化交易是什么关系

机器学习怎样应用于量化交易（一）曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。

很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用MachineLearning的人才太少。

机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。

所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌”这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。

如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。

在我看来，未来的发展概有两个方向：1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。

针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。1.多因子模型的因子权重计算当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情况调整各个因子的权重呢？

在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。

所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。2.缺失值处理处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。

选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。

在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采用期望最大化算法来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。

（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。

其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。

金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。

在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。

股票市场的momentum要弱于期货市场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。

我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。

而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。

也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。

深度学习都有哪些项目？

课程不是线下的班，就是线上的直播课，还可以无限次看回放。考虑到有很多在职人员会选择学习，所以时间设置得很自由。

项目就是以下六项：项目一：手写数字识别项目实战本项目基于目前最流行的开源深度学习框架TensorFlow来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。

整个项目流程包括数据的分析与处理、模型结构的设计、优化调试及结果分析等，最终识别精度达到90%以上。该技术方面可应用于文本数据识别场景，如卡证文本数据识别、票据文本数据识别、汽车场景文字识别等。

项目二：文学作品文本特征向量化实战本项目主要关注深度学习在自然语言处理中的应用，利用循环神经网络及长短时记忆网络来实现该领域中的词嵌入学习和上下文推断。

项目将选取部分文学作品文本，依次实现词嵌入特征提取和基于长短时记忆的上下文推断。相关技术可用于带时间、空间属性的序列数据处理，如经济数据预测、股票数据预测、消费者消费行为数据预测。

项目三：基于GAN生成人脸图片项目实战学完以后可直接应用于智能客服对话生成、视觉图像合成、数据增强等任务。本项目将以人脸图片生成作为实例，介绍生成式对抗网络的原理与实现。

项目四：基于分布式GAN人脸图片生成项目实战通过并行的方式来提高深度学习的数据吞吐量，加速模型的学习训练过程。本项目加以人脸图片生成为基础，介绍深度学习的GPU和分布式集群并行模式。

相关技术可直接应用于人工智能+大数据/云计算的各种场景。

项目五:基于深度强化学习的迷宫游戏项目实战本项目将简要介绍强化学习的基本思想，并通过游戏迷宫的实践展示深度强化学习的开发和训练过程，实现AI系统对环境的自主探索学习和智能决策。

相关技术可用于自动驾驶、AI量化投资、电商产品推荐、机器人、人机交互、优化调度等辅助决策任务。

项目六：企业级车牌识别项目实战本项目将以车牌识别为实战应用，指导学员完成典型人工智能项目的全流程实现，包括项目定位于需求分析、系统架构设计、功能模块实现、关键算法应用、测试与维护等环节。

项目会重点介绍核心AI模块的开发与测试，相关实战环节可使学员熟悉实际企业级项目完整周期。本项目的技术核心可扩展应用于其他类似问题的识别，如集装箱号码识别，也可作为智能停车场项目的核心模块之一。

如何分析一只股票的未来涨幅空间

第一步：k线调整到以年为单位（单击右键-分析周期-年线），总k线不少于10根，也就是说公司上市经营历史不少于10年，每次年线收阴后都能大幅收阳的股票。

第二步：从财务报表里面找到“净资产收益率”这个指标，不小于15%，这个指标代表公司真正的盈利能力。所谓净资产就是总资产剔除负债后的净值，公司真正的价值。

就好比你拿100元投资，一年赚了15元，那么这是公司真正赚的钱。这个指标肯定越高越好，一个公司的股价一年的涨幅凡是超过这个指标的，都是虚涨，最终市场会回归这个价值。

我们还是拿几个案例来加于说明，便于大家真正理解。一、青岛海尔（股票代码：600690）1、年化k线。2005年股权分置改革后，股市市场化回归正常，青岛海尔上图红箭头部分回调之后都能出现大涨。

具体如下表格：2008年随着大盘青岛海尔大幅下跌78%后（第一根年化阴线）2009年出现了443%的暴涨，2010年继续大涨19%。

2011年欧债危机导致股市下跌，青岛海尔出现44%的大幅调整（第二根年化阴线），之后2012年和2013年分别暴涨71%和58%。

2014年国内股市普遍不好，青岛海尔出现年化-3%的小幅调整（第三根阴线），之后2015年、2016年、2017年正收益，尤其2017年出现翻番的暴涨。

你看了这个数据分析后，会发现，每次什么危机和股灾对于一个经历过n轮回的优质公司来说都是浮云。相反每当这种情况下，别人恐惧抛出来的时候，就是你买入的最佳机会，可以说每次危机都是遍地黄金。

我现在告诉你，上面的每个绿色年份的12月31日那天，我让你买这个股票，你敢买吗？请在留言里面大声告诉我！

记住：一个有着10年以上光辉经营历史的公司，不会因为你买入了突然公司经营不行了，一般情况这种概率极低，所以下次如果再出现负收益的年份，像这种股票就果断在12月31日建仓，然后安心持有。

至于什么时候卖出真的不重要，最好永远别卖出，比如：2008年你买入青岛海尔，中间起起伏伏你根本不去管它，持有到现在，总收益2067%，也就是20多倍的收益。

所以价值投资的收益是论倍数的，不要被赚了百分之几十，甚至百分之几吓退，恐高，那是短线思维模式，一定要走出这个怪圈。2、高净资产收益率。

青岛海尔的净资产收益率越来越高，如此好的公司根本不用担心跌下去了涨不上来。

平均20%以上，高的时候超过30%，也就是说，市场不给青岛海尔高估，那么你长期持有它，年化收益也应该超过20%，超过巴菲特的平均收益，你已经是股神了，不要天天想着一夜暴富，天天涨停板，那是不现实的。

二、海康威视（股票代码：002415）1、年化k线。

海康威视2010年上市后，股价一飞冲天，中间每次年化涨幅小的年份之后都是大涨，所以这个股票的业绩和成长性更好，可以说你任何时候都是买入的机会，如果在年中位置，发现相对于前一年的收盘价低了都是白捡钱的时候。

虽然不到十点的经营历史，但是足于说明该公司的优质。2011年、2014年负收益后都是暴涨，具体看下表。2、高净资产收益率。

海康威视的净资产收益高的吓人，最低也有23.98%，最高既然达到80.76%，这个已经不用多说了，好不好你们自己看。这也是我今天选择这种股票作为分析对象的主要原因，光看这一个指标已经把你亮瞎眼了。

相信你看到这里都能看懂了，不用我在赘述了。大家可以根据这两步来分析你手中的股票，值不值得长期价值投资，凡是不符合条件的，抓紧调仓换股，争取年年正收益。最后，进入今天的主题分析：海康威视大涨的原因分析。

2010年5月上市到2017年12月底，总计7年7个月时间（见下图），总回报高达11倍，也就是1122%，算是绝对的牛股。

再看下图海康威视的年k线，总计7年中，年化亏损的只有2个年头（见下图红箭头地方），另外一个年头正收益6%，也是超过银行理财收益，其余都是50%以上正收益，如此好的收益一般人估计很难做到如此持续。

历史数据证明，由于大势不好，出现年化负收益后，往往伴随之后的大涨，具体上面我们已经分析过。我们还是从十大方面来全面评测，用数据说话：1、有竞争力的公司。

第一，大背景方面，海康威视是国企，在互联网+大智能的环境下，有许多政府的单子（智能交通），与事业单位的合作（交研所、公安部），毕竟安防行业的敏感信息还是掌握在国企手中好一点，如果你留心观察的话，可以看到学校宿舍走廊里的监控摄像头都是海康的。

没有实力的话，永远站不住脚。

在监控这一块也有一定的实力，在科研团队建设方面，舍得投入，从2017年校招的人数与薪资状况就能看出来海康对科研的重视，高工资吸引了很多年轻富有活力的应届生，这正是企业发展强大动力。

第三，安防行业，比较知名的就是海康和大华，大华正在渐渐被海康拉开差距，这个从营业收入和利润的数据也可以看出来。2、产品单一，最好是一个产品打天下的公司。

产品集中度方面比较专注，主要是视频产品和视频服务，其中前段产品占了51.51%，整体产品专注度很高。摄像头依然是海康威视的核心业务，占比66%以上。作为安防老大，这是海康的立足之本。

产品单一性方面只能算作基本符合。3、低投入，高产出的公司。科技企业的特征，不得不一直需要推出更高版本的新产品，加大研发投入，保持领先低位。

作为技术密集型企业，海康威视将研发投入作为发展的重要驱动力，2016年技术人员达到9366人，占比46.8%，是行业内研发团队占比最高的公司之一。

从研发费用来看，2006年至2016年10年间，海康威视年均研发费用达到7.18亿元，其中2014年至2016年的研发费用分别为13.00亿元、17.23亿元、24.33亿元，同比增加41.09%、32.44%、41.26%。

从研发费用占营业收入比例来看，从2006年至2016年10年间，研发费用占营业收入比例基本稳定在7%左右，高于行业平均水平，而研发投入的绝对数值在行业内属于领先地位。

海康威视研发投入增加带动营业收入及净利润实现同步增长。7%的研发占比成本，带来大幅营业收入和利润的上涨，算是小投入大产出，这条完全符合。4、利润总额高，盈利确定性高的公司。

海康威视历年的业绩情况如下：年利润近8年来都是正收益，没有出现年度亏损，下表的利润总额最高达74亿，2017年的年报刚出来，利润总额更高达94亿，这算绝对利润超高的公司，盈利确定性高，双高完全符合这一条。

年利润增长率非常高，年年超高增长，这两年稍低，但是也超过25%，可以说大象依然在跑。

截至2018-03-01，6个月以内共有22家机构对海康威视的2017年度业绩作出预测；预测2017年每股收益1.02元，较去年同比下降16.87%，预测2017年净利润94.08亿元，较去年同比增长26.76%。

2018年121亿、2019年155亿，继续高速增长。5、净资产收益率高的公司。

看下面数据，近8年净资产收益率整体在20%以上，只有2007年80.76%，2016年34.56%，最低的2011年也有23.98%，这个数据算是绝对的超高，这一条完全符合。6、高毛利率的公司。

主营业务的销售毛利率总体平均是42.72%，作为占比100%的主营业务有如此高的毛利，也算是暴利行业。这一条也是完全符合。7、应收款少、预收款多的公司。

应收款随着营业收入的增长而增长，基本都能收回来，数据基本健康。预收款随着营业收入增加而增加，数据比较健康，产品预订率比较好。

股东权益增长较快，股东权益（即净资产）=资产总额-负债总额8、选择一个行业龙头的公司。海康威视是中国最大的安防企业，主要提供安防产品及行业解决方案。

这几年来，海康威视也提供物联网解决方案，面向全球提供监控产品。根据调查显示，2016年国内安防行业市场规模约1900亿人民币，其中视频监控类约占一半。

而在视频监控这一细分领域，海康威视2016年营收是行业第二的近三倍，可以说是不折不扣的龙头位置。对于AI方面，海康威视是否有未来？

在2016年，海康威视正式宣布SDT安防大数据时代的到来，基于人工智能深度学习算法，对数据采集、分析挖掘和深入行业业务应用进行了深度建设。

2015年海康威视推出了基于GPU和深度学习的人工智能中心产品。2016年底，海康威视被安防领域权威媒体A&S评为世界安防企业50强之首。

海康威视不能仅仅视作一家安防企业，从目前的官网来看，其标语也已经换成了“以视频为核心的物联网解决方案与数据运营商”。

赶上了AI风口的海康威视，虽然目前来看只在行业内默默地丰收，但这样下去其未来的想象空间非常大。9、市盈率（PE）高的公司未必一定不好。

海康威视目前的动态市盈率是49倍，作为一家高科技高成长高业绩的公司，49倍的市盈率也不能算高。国外成熟市场的高科技企业普遍在50倍以上的市盈率。10、选择小股本，巨人的品牌，行业老大的公司。

相比已经成长到3万亿人民币市值的腾讯和阿里，而且在香港和美国的成熟市场。海康威视目前4000亿人民币市值，未来的想象空间还很巨大。

毕竟光中国的安防市场目前就超过2000亿规模，海康威视2017年的总收入400亿左右，安防市场未来还有很大的成长空间，大华刚刚中标的新疆一个县的平安城市安防项目金额高达43亿元，中国有3000个县，这个市场规模吓死人。

这条也算完全符合。

从十大方面来分析，海康威视只有一条基本符合，其它完全符合，可以算是一个优质的上市公司，但是他的经营历史还不足10年，科技行业的跨界竞争性很强，即使做到了绝对的行业龙头老大，也可能杀出一匹黑马来，这些都是潜在的风险。

投资总归多少有点风险，总体已经确定性很高了，赶紧加入你的自选股，适当时机可以作为你的投资标的。

深度学习又称之为什么？

深度学习（DeepLearning），又叫无监督特征学习UnsupervisedFeatureLearning或者特征学习FeatureLearning，是目前非常热的一个研究主题。

深度学习是一种机器学习方法，它接受输入X，并用它来预测Y的输出。例如，给定过去一周的股票价格作为输入，我的深度学习算法将尝试预测第二天的股票价格。

给定输入和输出对的大数据集，深度学习算法将尝试最小化其预测和预期输出之间的差异。通过这样做，它试图学习给定输入和输出之间的关联／模式－这反过来允许深度学习模型推广到它以前没有见过的输入。

作为另一个例子，假设输入是狗和猫的图像，输出是那些图像的标签（即输入图像是狗或猫）。

如果输入具有狗的标签，但是深度学习算法预测猫，则我的深度学习算法将知道我的给定图像的特征（例如，锋利的牙齿，面部特征）将与狗相关联。

深度学习内容简介：深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码（Autoencoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类（SparseCoding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络（DBN)。以上内容参考：百度百科-深度学习。

优就业深度学习都学什么？

优就业的深度学习直播课是联合中科院自动化所专家合作研发，课程包含6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。

具体是哪些实战项目呢?下面给大家介绍一下~项目一：手写数字识别项目实战本项目基于目前最流行的开源深度学习框架TensorFlow来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。

相关技术可直接应用于人工智能+大数据/云计算的各种场景。

相关技术可用于自动驾驶、AI量化投资、电商产品推荐、机器人、人机交互、优化调度等辅助决策任务。

项目六：企业级车牌识别项目实站本项目将以车牌识别为实战应用，指导学员完成典型人工智能项目的全流程实现，包括项目定位于需求分析、系统架构设计、功能模块实现、关键算法应用、测试与维护等环节。