非结构化数据统计分析驱动的 AI 智能选股系统设计 - 以2025 年 4 月中美贸易战数据为例

颖颖 李(King’s College London, London, WC2R 2LS, England)

摘要

随着人工智能技术和大数据分析技术的不断发展，智能选股系统在金融领域的应用越来越受到关注。特别是通过非结构化数据的统计分析，人工智能可以帮助投资者在复杂的金融市场中快速准确地做出决策。本文以2025年4月中美关税战数据为例，提出了一种基于非结构化数据统计分析的AI智能选股系统设计方案，系统通过对金融市场中的非结构化数据进行深度分析与处理，结合机器学习与自然语言处理技术，自动从中提取出有效的投资信号，并通过构建预测模型实现智能选股。通过对该系统的设计流程、核心技术及应用效果的探讨，本文展示了非结构化数据驱动的智能选股系统在现代金融市场中的潜在价值和应用前景。

关键词

非结构化数据、人工智能、智能选股、自然语言处理、2025中美贸易战

参考

龚振庭,陈妍蓓.碳交易市场、能源市场与低碳股票市场的风险溢出效应——基于联合溢出指数模型的实证研究[J].新疆财经,2023,(05):16-28.

秦彦烯.碳市场、股票市场与原油期货市场间的波动溢出效应研究[D].西安理工大学,2023.

许超.动量视角下股票市场价格的变动趋势研究[D].北京交通大学,2023.

蔡川奇.时频域视角下的我国碳市场与股票市场的溢出效应研究[D].云南财经大学,2023.

齐洪杰.疫情冲击视角下我国碳市场与股票市场的相依性研究[D].南京信息工程大学,2023.

2025年4月到5月美股成交量、成交额及涨跌幅（Wind,2025）

2025年4月中美贸易战升级后美国对中国出口企业股价涨跌幅（Wind,2025）

2025年4月中美股市涨跌幅（Wind,2025）

2025年4月中国A股涨跌幅（Wind,2025）

2025年4月投资展望：好事多磨，未来可期（雪球，2025）

出口对A股的影响与分析（搜狐，2025）

财务BP在企业风险管理中的作用与面临的挑战刘勇; 133_135

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v6i4.30566