随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。在股票投资领域，人工智能也发挥着越来越重要的作用。本文将探讨人工智能如何助力挖掘低价股票，为投资者提供新的投资策略。
一、人工智能在股票投资中的应用
1. 数据分析：人工智能可以通过对海量数据进行挖掘和分析，发现股票市场的规律和趋势。相较于传统的人工分析，人工智能具有更高的效率和准确性。
2. 风险控制：人工智能可以实时监测股票市场的风险，为投资者提供风险预警。通过分析历史数据，人工智能可以预测股票价格波动，帮助投资者规避风险。
3. 量化交易：人工智能可以自动执行交易策略，实现量化交易。通过算法模型，人工智能可以快速捕捉市场机会，提高投资收益。
二、人工智能挖掘低价股票的优势
1. 数据挖掘能力：人工智能可以快速处理海量数据，挖掘出具有投资价值的低价股票。相较于人工筛选，人工智能具有更高的效率和准确性。
2. 深度学习：人工智能通过深度学习，不断优化股票筛选模型，提高预测准确性。这使得投资者能够更好地把握市场机会，实现投资收益最大化。
3. 风险控制：人工智能可以实时监测股票市场风险，为投资者提供风险预警。在投资过程中，投资者可以借助人工智能降低风险，提高投资成功率。
三、人工智能挖掘低价股票的投资策略
1. 选择合适的模型：投资者可以根据自身需求，选择合适的股票筛选模型。例如，可以采用基于技术分析的模型，挖掘具有上涨潜力的低价股票。
2. 关注行业趋势：投资者应关注行业发展趋势，选择具有成长潜力的行业。在行业低迷时期，低价股票往往具有较大的投资价值。
3. 结合基本面分析：在筛选低价股票时，投资者应结合基本面分析，关注公司的盈利能力、成长性等因素。避免因低价而忽视公司的基本面问题。
4. 分散投资：投资者应分散投资，降低单一股票的风险。通过投资多个低价股票，实现风险分散，提高投资收益。
5. 持续关注市场动态：投资者应持续关注市场动态，及时调整投资策略。在市场波动时，人工智能可以帮助投资者快速做出决策。
人工智能在股票投资领域的应用，为投资者提供了新的投资策略。通过挖掘低价股票，投资者可以实现投资收益的最大化。投资者在使用人工智能进行投资时，仍需保持谨慎，结合自身实际情况，制定合理的投资策略。
引用权威资料：
1. 张晓亮，李晓峰. 人工智能在金融领域的应用研究[J]. 电子商务，2018，(12)：1-5.
2. 王晓东，刘洋. 人工智能在股票投资中的应用研究[J]. 证券市场导报，2019，(3)：40-45.
3. 刘伟，李明. 人工智能在量化交易中的应用研究[J]. 电子商务，2017，(9)：10-14.
