一、搭建智能数据基座
1. 多维度数据采集
基础数据:通过Tushare接口获取A股历史K线(开盘/收盘/成交量)
另类数据:爬取微博股票超话情绪指数、财报电话会议关键词
示例代码(Python数据抓取):
```python
import yfinance as yf
data = yf.download("AAPL", start="2023-01-01", end="2024-01-01")
```
2. 数据预处理
剔除涨停/跌停日的异常波动数据
特征工程:生成MACD变化率、新闻情感分析标签(可用ChatGPT API打标)
二、AI模型训练技巧
1. 模型选择
初级:LSTM预测3日价格趋势
进阶:混合专家模型(MoE)分离处理技术面/基本面数据
2. 关键训练参数
采用Walk-Forward验证防止过拟合
损失函数设为夏普比率最大化而非预测精度
三、三大经典策略模板
1. 趋势跟随策略
买入信号:AI预测3日累计涨幅概率>65%
止损:跌破10日均线或单日回撤>8%
2. 事件驱动策略
捕捉财报关键词(如"产能扩张"),短炒3-5天
3. 机器人板块轮动
结合产业链数据,如埃斯D、双环等标的5%-7%波段操作
四、实盘风控体系
1. 仓位控制
单股仓位≤5%,总仓位动态调整
2. 智能预警
绑定微信接收异动通知(如北向资金突然撤离)
3. 防误判机制
所有AI建议需人工二次确认再下单
五、持续优化闭环
1. 回测标准
时间范围需包含2018-2025完整牛熊周期
加入0.1%冲击成本模拟真实交易
2. 参数调优
用Optuna框架自动搜索超参数组合
六、新手避坑指南
1. 必设底线
止损线≥8%,永不加杠杆
2. 信息甄别
优先采用SEC Edgar数据库原始财报,避免加工信息滞后
3. 模拟先行
用1万虚拟资金练习3个月再实盘
七、2025年机会聚焦
1. 主线板块
固态电池、华为产业链、AI芯片
2. 策略组合
早盘扫描美股映射机会+尾盘T+0套利
> 重要提醒:AI建议需结合人工判断,2025年重点关注机器人板块情绪指标与政策催化剂的共振机会