股票的基本面分析是着重对一般经济情况以及行业动态等因素进行分析。

而技术分析则是对图形的分析，研究市场行为，以推测价格变动趋势。

技术指标千千万，掌握太多反而会限制自己的操作行为，一般人能看懂一个就行，MACD不仅适合中长线趋势分析，也适合抄底逃顶。

平滑异同移动平均线MACD 是通过对指数型平滑移动平均线EMA 的乖离曲线（DIF）以及DIF值的指数型平滑移动平均线(DEA)这两条曲线走向之异同、乖离的描绘和计算，进而研判市势的一种技术方法。

0轴以下：DIF若上穿 DEA为买入信号；DIF若下穿 DEA为反弹结束信号, 也为卖出信号，但适于多方平仓，空方新卖单不适于入场。

0 轴以上：DIF 若下穿 DEA 为卖出信号；DIF 若上穿 DEA 为回档结束信号，也为买入信号，但适于空方平仓，多方新买单不适于入场。

与市势的 M头（或三头）以及 W底(或三底)形态相仿， 高档区DIF二次以上下穿 DEA可能大跌；低档区DIF二次以上上穿 DEA可能大涨。这两处交叉若与价格走向相背离，则可信度极高。

当股价的高点比前一次的高点高,而MACD指标的高点比指标的前一次高点低，这就叫顶背离现象。

当股价的低点比前一次低点低，而指标的低点却比前一次的低点高，这叫底背离现象。

底背离现象一般是预示股价在低位可能反转向上的信号，表明股价短期内可能反弹向上，是短期买入股票的信号。

在实战中，MACD指标的背离一般出现在强势行情中比较可靠。

ChatGPT让我们见识到了大模型的强大，对于大多人来说，最关心的是——如何利用ChatGPT赚钱，说到赚钱，人们第一反应就是金融，炒股、买彩票，那ChatGpt能预测股价、彩票数字吗？还真有厉害人物做到了！

5月11日，美国顶级公立大学-佛罗里达大学金融学院公布了一项论文研究成果，将ChatGPT融合在投资模型中，可以预测股市的走势，投资回报率达到了惊人的500%，并且超过对冲基金使用的传统股市情绪分析模型，堪称AI界的“巴菲特”！

他们研究的方法是先用ChatGPT深度分析上市公司发布的新闻标题、内容，来确定公司的基本面；接着，对这些内容进行评级，划分不同的等级，再通过复杂的计算公式制成“ChatGPT指数”，同时结合公司的实时股价进行比对，以验证ChatGPT的分析能力。

该研究使用了2021年10月至 2022年12月，CRSP（证券价格研究中心）公开的真实股市数据和新闻进行测试，由ChatGPT 提供的“多空策略”交易建议，在此期间获得了超过500%的收益。

看到这个新闻，小编还是按耐不住激动，想多聊一下CHATGPT的股市模型预测问题：

ChatGPT大模型预测的优势：

采用Transformer架构,以自注意力机制为核心。通过对输入序列中的每个元素进行自注意力计算,它可以捕捉长距离依赖关系,也就是我们说的相互关联度比较高，在时间序列分析任务中表现优异。而且，它通过预训练-微调的训练策略,在大规模无标签数据上进行预训练,同时在具体任务的有标签数据上进行微调。用通俗的话讲就是：先把这些杂乱无章的数据做一个记录，再把这些关联度较高的数据进行微调。这就使得大模型能够充分利用海量数据进行学习、归纳、总结、推算,从而获得强大的表示学习能力。

在股价预测方面能够从多方面捕捉市场信息,提高预测准确性：大模型可以处理大量不同领域的数据,如股票每天交易数据、国家宏观经济数据、公司财务报告、季报、半年报等,同时还可以对新闻报道、社交媒体信息等非结构化数据进行处理。

自主学习的特征：与传统模型相比,它能够很好的捕捉到隐藏在数据中复杂模式和关系，而无需手动设计参数，毕竟人类的经验和知识还是有限的。用软件炒股的人应该都有这方面的经验，根本无法对多个参数进行准确的设定，一般设定也就是自己熟悉的一两个。

多种数据处理：大模型擅长处理包括文本、图像、时间在内的多个要素，这正好满足了估计预测的所需要的各种信息、走势图像、财报数据等。

训练和微调策略：在训练阶段采用通用知识和特征，在微调阶段对股票价格标注的数据进行训练，这样就提高了模型的泛华能力，使其能更好的应对不同的市场环境和交易情况，精准的分析每只股票。

正是因为大模型有这些特点,其天然比较适合用于预测股价。

前段时间，小编的一个学员就用ChatGPT来买卖彩票，他是一个彩票爱好者，他说：“过去买彩票，就是看着彩票店一大堆的数字，中奖号码的走势图，根据经验自选数字，现在都交给ChatGPT了，整体感觉还可以，不输给我自己选的，好像命中率还高了”

在金融领域，“跑赢市场”是所有投资者的梦想，但凡有一点可能，就会有大量的人涌进来，如果ChatGPT在预测股价方面表现越来越优秀，肯定会有不少富豪和投资机构会打造自己的大模型。你觉得ChatGPT能在股票预测中使用吗？欢迎来讨论

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