伴随着GPT的火爆出现了很多AI炒股的文章，但是AI大语言模型真的可以帮助散户炒股吗？如果你想了解这个问题的答案，请看完这个视频，我们将以专业角度从炒股本身和大语言模型的能力两部分分析这个问题。
股票的价格受到各种各样的因素影响，如果我们不是赌博，而是投资，就需要对目标股票本身做深入的研究。
对于炒股的过程，我们可以分为以下步骤，这里我们谈的是散户经常使用的非量化投资：
普通散户炒股分析
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首先，要对各种信息进行收集，这是一个复杂而繁琐的工作，因为要收集很多宏观信息，包括：行业信息，公司的基本面信息，新闻，公告，研报，社交舆论，股票的走势形态，资金流入流出等等。这些信息往往散落在网络的各个位置。
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其次，要做信息整合，把这些信息进行整合。这里还要包括股票相关的历史信息。
之后，要做信息关联性识别，我们要判断事件或者信息和股票的关联性是什么样的，事件是否会影响到股票的价格。
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最后需要根据得到的结论给出操作的信整个过程需要耗费大浪的精力和时间。往往全面、系统的完成这个流程，对于散户基本是不可能的。即使有能力完成，也有可能出现了新的事件或变化。
所以在我们真正操作股票的时候，总是因为这个过程中的欠缺或者得出结论后股票的状态已经发生了变化而犹豫不决。
但是你目前只处理了一只股票，而整个A股包括超过5000只股票。显然对市场的全面理解是不可能的。但是缺乏对市场的全面理解，也让散户失去了很多的投资机会。
普通AI炒股分析
那么AI大模型是否很容易做到帮散户炒股呢？
回答这个问题之前，我们先了解一下网络上介绍的大模型炒股的几种方法；
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根据自己的需求直接咨询大模型
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将数据和信息给到大模型，让大模型给出分析结果
说到这里，先让我们看一下大模型的局限性。大模型作为通用的自然语言模型，具有很强的理解和生成能力。但是也存在一定的局限性。比如幻觉，不准确，不专业和不及时等问题。
以上几种问题的原因是由于模型的训练数据大部分来源于互联网，数据难以保证准确性和专业性，而每次模型的训练又需要大量的时间，所以模型本身无法提供实时数据。此外为了防止模型过拟合，模型还会存在一定的幻觉。
所以根据以上局限性，如果根据自己的需求直接咨询大模型，大模型是无法给出可靠答案的。
那如果我们把准确的数据和信息提供给大模型进行分析呢？
作为语言模型其目标是理解和生成，其推理能力在处理简单的数学问题上还存在问题，更不用说复杂的选股逻辑，所以在提供大量的数据后，大模型是无法在大量的信息中找到信息和股票相关性较高的内容，也无法给出可靠的结果。
所以不管是网上说的哪种方法，都是不可行的。这个其实很好理解，就像网络上各种炒股教学，如果真的有作用，那么人人都是股神了。
说到底，现在AI炒股这么火，那AI都做了什么呢？
市面上的AI炒股都是利用【归纳法】，也就是把海量数据输入大模型，进行训练，然后得出一套规律，这时你会发现，可以输入大模型的，无论是什么维度的数据，都是历史已发生的，即使数据足够的多，那AI给出的股票推荐，也就是个预测，涨跌趋势的准确度也是大打折扣。
那么大模型真的对散户炒股没有任何帮助么？
大语言模型解决通用自然语言任务的能力，使得AI可以服务三个层面：表现层，推理分析层和数据收集层。
使用大模型炒股，我们就需要利用大模型的优势和能力，避免他的弱点和缺陷。我们可以把股票分析的任务拆解成多个简单的任务，让多个大模型去逐一完成。
比如收集各个渠道的信息，再把这些信息汇总，找到与股票有相关性的信息，在结合股票走势形态，资金量等等多维度的数据，让经过微调的大模型给出结论。这样的靠谱多了。
【爱盘股】是如何炒股的？
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爱盘股是是一款专门面向散户的AI炒股产品。
不同于其他的专注于对话讨论的软件，爱盘股把人工智能应用到了炒股分析的过程中。使用上万个大模型机器人，利用了上面逻辑，每天对A股全部5000+企业做分析，给出趋势结论和每步分析的依据。
为了能够更全面的分析股票，爱盘股从上市公司的基本面、行业信息，公司新闻，研报，公告，财报，政策，社交数据，股票走势形态和资金量等等，一步一步的拆分分析，给出最终的结论。
每天平均阅读数据超过20万份，每天调用大模型机器人超过60万次。覆盖整个A股5000+企业。从而给出每个股票的走势结论和相关依据。并且可以根据上市公司的各种维度的数据预测该企业未来需要关注的潜在爆发点，便于投资者跟踪股票。
因为对全部A股进行了分析，所以可以给出走势好的股票列表作为选股的参考。
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很多人已经开始借助爱盘股辅助自己炒股，无一例外，收益都远超想象，再也不用因为投资股市而担惊受怕。
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