AI 人工智能选股术语：全方位解读247

1. 机器学习（Machine Learning）

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。在股票交易中，机器学习算法可用于识别股票价格走势中的模式和预测未来趋势。

2. 深度学习（Deep Learning）

深度学习是机器学习的一种高级形式，它使用多层神经网络来处理复杂数据。在选股中，深度学习算法可用于预测股票价格波动、财务状况和行业趋势。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing）

自然语言处理是人工智能技术，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在股票交易中，自然语言处理算法可用于分析新闻文章、公司报告和其他文本数据，以提取对股价有影响的信息。

4. 预测分析（Predictive Analytics）

预测分析是一种使用数据挖掘技术来预测未来事件的人工智能技术。在选股中，预测分析算法可用于预测股票价格、收益和财务表现。

5. 推荐引擎（Recommendation Engine）

推荐引擎是一种人工智能技术，它向用户推荐可能感兴趣的物品或服务。在股票交易中，推荐引擎可用于推荐适合投资者风险承受能力和投资目标的股票。

6. 专家系统（Expert System）

专家系统是一种人工智能技术，它将人类专家的知识和技能编码为计算机程序。在股票交易中，专家系统可用于提供投资建议、识别交易机会和做出投资决策。

7. 神经网络（Neural Network）

神经网络是一种受人脑启发的计算模型。在股票交易中，神经网络算法可用于识别股票价格走势中的复杂模式和预测未来趋势。

8. 决策树（Decision Tree）

决策树是一种人工智能技术，它使用树形结构来表示决策和行动结果。在股票交易中，决策树算法可用于预测股票价格、识别交易机会和制定投资策略。

9. 遗传算法（Genetic Algorithm）

遗传算法是一种受进化论启发的人工智能技术。在股票交易中，遗传算法可用于优化投资组合、寻找交易机会和开发交易策略。

10. 模糊逻辑（Fuzzy Logic）

模糊逻辑是一种人工智能技术，它处理不确定的数据和近似推理。在股票交易中，模糊逻辑算法可用于分析股票市场动态、预测股票价格波动和识别交易机会。

11. 蚁群优化（Ant Colony Optimization）

蚁群优化是一种受蚂蚁觅食行为启发的人工智能技术。在股票交易中，蚁群优化算法可用于发现交易机会、优化投资组合和制定交易策略。

2024-12-23

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