第175章 股海小白必看！看一股飄如何試用科技工具找方向 (第2/3頁)

企業的社交媒體口碑、員工滿意度等資料，來側面反映企業的 “氣場”。

與此同時，金融科技公司的技術人員也積極響應。他們在瞭解到一股飄團隊的需求後，迅速投入到軟體的最佳化和調整工作中。為了滿足玄學炒股的特殊需求，技術人員加班加點，為軟體增加了一些自定義的資料篩選和分析功能。

技術負責人李工向一股飄介紹道：“我們根據你們提出的五行理論與行業屬性關聯的需求，在軟體中增加了一個自定義篩選模組。透過這個模組，你們可以根據五行屬性快速篩選出相關行業的資料，並且能夠進行更深入的對比分析。”

隨著試用的深入，弟子們逐漸掌握瞭如何更好地運用這款大資料分析軟體來輔助玄學炒股。他們發現，透過對市場情緒資料的分析，可以更好地理解投資者在不同市場階段的心理變化，這與玄學中對市場 “勢” 的把握有著異曲同工之妙。

在一次市場波動較大的時期，弟子們運用大資料分析軟體，結合玄學中對市場情緒的判斷方法，成功預測了部分股票的走勢。他們透過分析社交媒體上投資者的言論和情緒傾向，發現市場整體處於一種恐慌的情緒之中，這與玄學中所描述的市場 “陰氣” 過重的情況相契合。基於此，他們判斷市場可能會出現短期的調整，並及時調整了投資策略，避免了潛在的損失。

這次成功的實踐讓弟子們信心大增，也為後續其他科技工具的試用和融合積累了寶貴的經驗。一股飄看著弟子們忙碌而充滿幹勁的身影，心中感到無比欣慰。他深知，每一次的嘗試和突破，都讓他們離金融科技與玄學炒股的完美融合更近一步。

然而，他們並沒有滿足於現有的成果。在成功運用大資料分析軟體的基礎上，一股飄決定帶領弟子們進一步探索其他科技工具的應用。他們將目光投向了機器學習演算法，希望透過機器學習的強大能力，挖掘出更多隱藏在資料背後的市場規律，與玄學炒股的理念進行更深入的結合。

在接下來的日子裡，弟子們開始深入學習機器學習的相關知識，並嘗試將其應用到股票市場的分析中。他們首先選擇了一種經典的機器學習演算法 —— 決策樹演算法，用於預測股票價格的走勢。

雨萱負責主導這個專案，她花費了大量的時間和精力，研究如何將股票市場的各種資料，如歷史價格、成交量、公司財務指標等，作為輸入變數，讓決策樹演算法學習並預測未來的股價走勢。同時，她還嘗試將玄學中的一些概念，如市場的 “週期”“運勢” 等，轉化為演算法能夠理解的特徵。

在訓練模型的過程中，雨萱遇到了諸多困難。機器學習演算法對資料的要求極高，資料的質量和特徵的選擇直接影響到模型的準確性。她不斷調整資料的處理方式和特徵工程的方法，經過無數次的嘗試和失敗，終於取得了一些進展。

“大家看，經過多次調整，這個決策樹模型對股價短期走勢的預測準確率有了明顯的提高。但我們還需要進一步最佳化，特別是在融入玄學概念方面，還有很大的提升空間。” 雨萱興奮地向大家展示著模型的訓練結果。

弟子們圍在電腦前，仔細研究著模型的各項指標和預測結果。子軒提出了自己的看法：“我們可以嘗試將玄學中的週期理論與機器學習演算法中的時間序列分析相結合，也許能更好地捕捉市場的長期趨勢。”

受到子軒的啟發，弟子們紛紛展開討論，提出了各種新穎的想法和建議。他們決定在現有模型的基礎上，進一步最佳化演算法，增加更多與玄學相關的特徵變數。

在最佳化模型的過程中，弟子們遇到了一個棘手的問題。機器學習演算法在處理非線性關係時，往往需要大量的資料和複雜的模型結構。而玄學概念與市場資料之間的關係，既有線性的部分，也有非線性的部分，