没那么简单。。。
比如我们在论坛聊股票，以后还是尽量不要艾特自己的持股，现在已经可以用AI来进行舆情分析，预期你的预期了。
股市行情的预测虽然非常复杂和不确定的，涉及到众多变量和不可预测的因素，但大模型在股市预测方面的应用已经处于开发阶段，将来还会结合专业知识和市场理解来提高其预测的准确性。
现在已经有研究和项目通过深度学习算法，根据历史数据、公司报道的情感分析等作为数据输入，训练模型以预测股票价格。
其中AI利用“公司报道的情感分析”进行股票价格预测的原理主要基于以下几个方面：
1. 股票市场很大程度上受到投资者情绪的影响。正面的公司报道可能激发投资者的乐观情绪，导致股票价格上涨；相反，负面报道可能引起担忧和恐慌，导致股票价格下跌。
2. 公司报道、新闻稿、财报分析等文本数据是非结构化的，AI通过自然语言处理（NLP）技术分析这些文本，提取情感倾向和其他有用信息。
3. AI模型，如基于BERT的模型、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，被训练来识别和分类文本数据中的情感极性（正面、负面或中性）。
4. 将情感分析得到的情感指数与股票的历史交易数据结合，可以创建一个更全面的预测模型，该模型不仅考虑了历史价格和交易量，还考虑了市场情绪。
5. 使用标注好的情感数据和相应的股票价格变动数据来训练机器学习或深度学习模型，使其学习情感倾向与股票价格变化之间的关系。
6. 经过训练的模型能够预测未来的股票价格走势，投资者可以根据这些预测来做出买卖决策。
7. AI模型可以不断从新的数据中学习，调整其预测以适应市场变化，提高预测准确性。
8. 除了情感分析，AI还可以结合其他因素，如宏观经济指标、行业趋势、公司基本面分析等，进行多维度的综合预测。
目前还有研究提出了基于金融文本情感分析的指数预测模型，如SA-BERT-LSTM模型，它结合了BERT模型进行财经新闻情感分析和LSTM模型进行时间序列预测，证明了情感分析特征能有效提高模型的准确率。
此外，也有研究通过融合新闻事件类型和情感极性来提高股票走势预测的性能，表明引入新闻事件和情感特征后，模型的预测准确率有所提升。。。
咳咳，
技术派以后越来越难了。。。