所以，承认差距、守得住寂寞，久久为功，才是正途。
在大多数参与者跟随市场沉浮之际，依然有少数企业选择突围赶超，比如今天这家“十年内唯一改变混合式步进电机全球市场格局的国内企业”。
1、让人工智能机器人去炒股会怎么样？
人工智能的优势就是强大的数据分析能力，而一般的股民也是通过这些所谓的技术参数来进行选股的。所以个人感觉，在收益上，应该会比股民做的好，但是股市不仅仅是你能看懂技术参数分析就能炒好股票的，综合考虑的能力人工智能还是欠缺的。
机器人的优势是强大的记忆力和数据分析能力，而一般的股民炒股也是这么干的，另外机器人不会有人的贪欲和犹豫，所以机器人会比一般股民做的更好 但是和股神或者其他专家级别的比就略有不如了，毕竟股票后面对应的是一家家公司，公司的发展要看国家政策，行业趋势，领导的能力等等数据无法呈现的点
现在就有，长期来看，与个人理财顾问相比，机器人投资顾问还存在许多局限。
第一，人工智能所依赖的深度学习技术是一个“黑箱”。比如，即便是算法开发者本人，都无法预知机器人的下一个决定到底是什么。这给机器人投顾的工作带来了不确定性，也让投资者增加了不信任感。
其次，对于用于训练算法的数据而言，数据隐私和数据脱敏（datademasking）的监管框架仍然缺失。面对人工智能强大的数据挖掘和信息处理能力，个人隐私在机器人面前宛如一层薄纱。
2、你支持机器人参与股市交易吗？散户如何应对？
可以呀，但是必须把所有交易信息实时公布，散户大户基金交易数据全布公示，而不是进行信息差收割散户。
支持。
支持
3、如果用人工智能来摸彩票和炒股，是不是一定会战无不胜呢？
人工智能运用于炒股，其实已有案例，那就是智能投顾。
智能投顾，就是以非单一人工的“智能”方式对用户进行投资建议。在这背后，对应的也不是单一资产，而是以“智能”方式为你量身定做的一套产品体系。
有人说了，这不就是资产配置吗？可是一提资产配置，就有人开始抵触起来，说过去银行客户经理每天讲资产配置，一只基金亏了，他就怂恿你再配另一只，股票型资产表现差了，他就说谁让你没配债券。有朋友抱怨，说所谓配置，是不是因为你们什么都卖，所以忽悠我什么都买？
其实资产配置的要义在于真正有效地分散投资。人们知道：鸡蛋不能放在一个篮子里，但现实情况是，当某类资产升值时，往往在里面放入更多鸡蛋，而减少对其他相对弱势资产的布局。等看到之前未持有的资产狂飙，才想到配置，于是生生把资产配置玩成追涨杀跌，人性没克服，反倒更任性。
“短炒变长线”、“吃饭变买单”无疑是悲惨的，但BUG究竟出在哪里？
第一，很多人自认最了解自己，自信所做的资产配置最合理。
第二，或许最初思考资产配置时是合理的，却在因应市场变化、进行灵活调整时难逃散户非理性的侵袭。
作为近两年来一个很IN的新概念，智能投顾的亮点其实在于：
1、或许你认为它只是噱头，但从它计算出的历史收益看，它大概率还是赚的，而且较为肯定的是，它的效果通常好于大盘整体趋势。
2、或许你猜想如果它真的很好，那么一定非常复杂，比如要很高的专业门槛，消耗大量时间、精力或者需要内部消息，但它恰恰还不用你操心。
那为什么看似辣么小白的无人驾驶，却能妥妥跑赢“老司机”？
首先，智能投顾相信多元投资比单一投资好，因为不同大类资产表现此消彼长，比如债市不好股市好、小盘不好大盘好、A股不好美股好。
所以明智做法，是在优选每一类资产中最好产品的同时，按一定比例进行搭配，从而在取得相同收益时风险最低，或者在承受相同风险时收益最高。
其次，智能投顾知道普通投资者在市场波动面前是脆弱且缺乏理性的。一旦冲动起来，就极易盲目追求收益而忽视风险，或者过度担忧风险而错失可实现的收益机会，我们叫：在该贪婪的时候胆怯，在该胆怯的时候贪婪。
再次，智能投顾理解投资者缺乏专业投资所需的能力与意愿。这表现在，既不能很好确定单个投资品种，也不能很好地进行多个品种的投资组合，更对市场转向不尽敏感，不能及时减仓、调仓来把损失避免。
如果说买基金而不是投个股可以解决第一个问题，那么依靠智能投顾、进行一揽子的动态资产配置，就主要负责应对后面两个挑战。
所以有了智能投顾，就再也不必因选股、选基而纠结，不会为了择时一筹莫展。在你没把握、没调研、没精力、没时间的同时，结合了金融科技、用户大数据与资深投资者专业经验的机器人已经为你打造出最适合的解决方案。
至于摸彩票，就真的是爱莫能助了。
人工智能预测通俗的讲就是模拟人的神经反射机制通过对历史数据经验积累的分析来预测未来的可能性和趋势。如果把人工智能用来预测彩票也就仅相当于一个有着丰富选号经验的老彩民，会自动规避一些极不可能出现的号码组合，把最后结果缩小到一定范围。在这个范围内是否能命中还得靠猜。
理论上完全有可能的，我们也这么干的！但关键在于数据模型，起码需要资深的股票经纪人，数学建模师配合，还有政治 新闻 天气 记者…………一切影响因素都要考虑在内，约全约好。一个好的数据模型加足够的数据支撑，可以做到非常精准的预测