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文章详情介绍：

• 1,10多年的炒股经验总结，每年可以轻松的赚到10多万，太累你就输了
• 2,AI股神：如何用机器学习预测股价？

10多年的炒股经验总结，每年可以轻松的赚到10多万，太累你就输了

购买的农业银行股票今年分了16万多股利，分完红到账后，就把炒股软件卸载了，很多人都不理解什么我这样做，刚开始炒股的时候也不是这样做的，所以刚开始赔了不少钱。

谁买股票的目的都是为了赚钱，我也一样，刚开始接触股票的时候各种学习技术参数，看K线图，分析公司业绩，看财务指标，每天盯着大盘看，像着了魔一样，9点以后盯着手机看行情，分析热点板块，每天都想着做波段挣快钱儿，那个时候如果有人告诉我买银行股票赚股息，股息率能达到百分之六七以上，我也会嗤之以鼻。

但理想和现实还是有差距的，理想中想着靠股市来改变自己的命运，实现财富自由。但现实是每天都在赔钱，资产不断的缩水。

作为一个散户来说，想在股市中挣钱简直太难了，能保证不成为被收割的韭菜已经很不容易了。

经过了一段时间的股市磨练，最终我还是选择了购买银行股票赚取股息，改变投资策略以后，感觉整个人都变轻松了，经过10多年的积累，现在攒了70万股的农业银行股票，现在每年的分红都在15万左右，虽然没有实现财富自由，但是可以做到吃饱穿暖，不再害怕失业了，而且炒股变得很轻松，每年打开一次炒股软件，做一次银证转账，把钱转到银行账户就可以了。

当然每个人的投资策略不一样，我也没说我这个就一定好，我觉得这样做适合我自己，主要有以下几点原因。

1.每天不用盯着手机看行情，也不累眼睛了，刚开始炒股的，天天盯着手机看，眼镜的度数都涨了200多度。

2.作为散户来说，信息与庄家完全不对等，而且本身自己也不是学金融的，技术也不到位，分析那些指标分析，根本分析不到点子上，只有赔钱的份儿。

3.每天不用盯着看行情，除了可以不累眼睛，而且也节省了很多时间，当股票攒到一定数量之后，完全可以去做自己喜欢的事情。

所以炒股也是可以改变一个人的，作为普通的人来说，如果选对了自己的投资策略，完全可以改变自己的人生。

最后请大家注意，股市有风险，投资需谨慎，本文只是个人的一些真实情况，不构成任何投资建议。

AI股神：如何用机器学习预测股价？

全文共1560字，预计学习时长7分钟

图源：pixabay

首先要强调，文中只是简单展示了怎样上手H2o.ai机器学习框架，并不作为投资理财的建议。不要简单根据本文就做出任何投资理财的决策。

本文将向你展示如何使用R语言和H2o.ai机器学习框架预测股价。该框架也可以在Python中使用，但因为笔者更熟悉R语言，所以本文就用R语言来演示。以下是详细的步骤：

1.搜集数据

2.导入数据

3.整理并操作数据

4.分割测试并观察训练

5.选择模型

6.训练模型

7.用模型测试数据

8.评估结果

9.如有必要便改进模型

10.重复步骤5到10，直到对结果满意为止

本文研究的问题是：股票在接下来一小时的收盘价是多少？

数据整理

导入想要通过MetaTrader软件进行预测的资产数据之后，需要更改一些变量。首先，定义变量名称：

#seting the name of variables col_names <- c("Date", "Open", "High","Low", "Close", "Tick", "Volume") colnames(data) <- col_names head(data)

数据格式如下：

我们仅用到开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等一些能获得的数据，那么就需要清除其他数据：

data$Date <- NULL data$Tick <- NULL

因为我们想知道下一个观测期的收盘价，所以需要将下面的值移到上一行，需要用新数据在原始数据集中创建函数并设置变量：

#shifting n rows up of a given variable shift <- function(x, n) { c(x[-(seq(n))], rep(NA, n)) } data$shifted <- shift(data$Close, 1) tail(data)

注意，我们已在上一行中给变量收盘价赋了值。所以，在最后一行中会出现NA，我们用na.omit ()函数跳过这一行：

#remove NA observations data <- na.omit(data) write.csv(data, "data.csv")

OK，数据已准备就绪，可以开始建模了。

分割数据

图源：pixabay

用H2O.ai进行数据分割。H2O.ai为我们分析和训练人工智能模型提供了一套完整的解决方案，非常好用，即便是没有任何数据科学背景的人也能使用它来解决复杂的问题。先下载H2O.ai：

#Installing the package install.packages("h2o") #loading the library library(h2o)

安装加载好后，启动用于建模的虚拟机。启动虚拟机时，必须设置所需的核数和内存参数：

#Initializing the Virtual Machine using all the threads (-1) and 16gb ofmemory h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = "16g")

导入数据：

h2o.importFile("data.csv") h2o.describe(data)

接着定义想要在数据集中预测的变量，以及那些用于训练模型的变量：

y <- "shifted" #variable we want to forecast x <- setdiff(names(data), y)

随后，分割数据，分别用于训练和测试，其中80%用于训练数据。

parts <- h2o.splitFrame(data, .80) train <- parts[[1]] test <- parts[[2]]

完成这些步骤，就是时候见证H2O.ai创造奇迹的时候了。

选择模型

每一位数据科学家在创建自己的机器学习项目时，必须完成的一项任务便是识别出最佳的一个或一组模型来进行预测。这需要大量的知识，尤其是深厚的数学基础，来决定针对特定任务的最佳方案。

我们可以借助H2O.ai来选择最佳模型，这样就可以腾出时间解决其他问题，这便是自动建模。虽然这可能不是解决问题最有效的方法，却是一个不错的尝试。

训练模型

创建模型，需要调用automl函数并传递必要的参数：

automodel <- h2o.automl(x, y, train, test, max_runtime_secs = 120)

几分钟后，我们就能获取一个按性能顺序排列的模型列表：

运用模型

现在，可以用模型来测试数据啦！你还可以用模型对尚未观察到的数据进行性能评估，以模型和测试数据作为参数调用预测函数：

predictions <- h2o.predict(automodel@leader, test)

好啦，静待一小时，看看你的预测能否成真吧。

免责声明：本文不是投资建议，预测股票价格并不是一项简单的任务，本文只是简单说明了用H2O.ai解决机器学习问题是多么容易。预测股价走势非常容易，但这并不意味着预测都是正确或准确无误的。

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