最新研究顯示，人工智能在預(yù)測(cè)股市方面遭遇了重大挫折。研究指出，無(wú)論是采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）還是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的人工智能模型，在預(yù)測(cè)股市走勢(shì)時(shí)均表現(xiàn)出極大的不準(zhǔn)確性。

　　傳統(tǒng)的股市預(yù)測(cè)方法主要分為基本面分析和技術(shù)分析兩大流派。基本面分析側(cè)重于公司的財(cái)務(wù)狀況和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，旨在為長(zhǎng)期投資者提供決策依據(jù)；而技術(shù)分析則側(cè)重于識(shí)別市場(chǎng)行為模式，如股價(jià)和成交量等指標(biāo)，更適合短期交易者的需求。

　　伊朗謝里夫理工大學(xué)的一支科研團(tuán)隊(duì)對(duì)此進(jìn)行了深入研究。他們運(yùn)用了包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer以及這些模型的組合，對(duì)德黑蘭證券交易所（TSE）的12只股票進(jìn)行了分析，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。遺憾的是，這些模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況大相徑庭。

　　面對(duì)這一挑戰(zhàn)，科研團(tuán)隊(duì)并未放棄。他們進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了一種新的預(yù)測(cè)模型，該模型不再直接預(yù)測(cè)股票的具體價(jià)格，而是轉(zhuǎn)向預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。這一模型采用了100天的歷史數(shù)據(jù)作為輸入，利用CNN提取歷史數(shù)據(jù)中的重復(fù)模式，并允許根據(jù)股市的隨機(jī)波動(dòng)調(diào)整模型的敏感度，以期提高預(yù)測(cè)的實(shí)用價(jià)值。

　　然而，盡管團(tuán)隊(duì)做出了諸多努力，改進(jìn)后的模型在股市這一充滿(mǎn)噪音和混沌的環(huán)境中仍然難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。股市的復(fù)雜性和不確定性似乎超出了當(dāng)前人工智能技術(shù)的預(yù)測(cè)能力。

　　值得注意的是，這項(xiàng)研究的結(jié)論是基于對(duì)德黑蘭證券交易所12只股票的追蹤分析得出的。因此，該結(jié)論可能并不適用于其他市場(chǎng)或其他股票。股市的多樣性和復(fù)雜性意味著，在不同的市場(chǎng)和股票中，人工智能的預(yù)測(cè)能力可能會(huì)有所不同。

　　盡管人工智能在預(yù)測(cè)股市方面遭遇了挫折，但這并不意味著人工智能在金融領(lǐng)域沒(méi)有潛力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和算法的持續(xù)優(yōu)化，人工智能未來(lái)或許能在金融領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。然而，對(duì)于當(dāng)前的股市預(yù)測(cè)而言，人工智能仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。