随着科技的不断发展和应用，股市技术分析也在逐渐迎来新的变革和挑战。传统的基本面分析已经不能满足投资者对于股票走势预测的需求，而更多投资者开始将目光聚焦到了股市技术分析领域。近年来, 以大数据、人工智能为代表的前沿科技手段正日益成熟地融入到了股市技术分析中。

一方面，在这个信息爆炸时代，海量数据催生出各种类型与形态复杂度都非常高且数量庞大又快速变化并具有时间序列特性等问题需要处理. 而传统方法很难从这些海量、复杂、动态及异质性数据之间提取有效规律; 另一方面, 巨大计算资源正在加速推进深度学习模型训练收敛，并使得其可以被实际使用.

同时, 在金融交易系统上采纳自然语言处理(NLP) 技巧是一个比较好尝试: 利用NLP抽离事件驱动信号或情感因子进行建模策略；通过关系抽取识别公司内部员工持仓/减持操作行为等利空提示。

此外还有机器视觉(MV), 它会帮你定位图像当中所有符合条件区域（ROI） 如涨停板标志牌(即所谓“五连板”), 或直接检索文档图片寻找相关线索甚至可能判断柜台业务忙碌程度做风控决策 ; 知识图谱(KG)，它可支撑知识问答(QA)功能完成”稳步扬升”的阶梯式突围过程.

除此之外，“黑色产业链”——如何运营？怎样监管? 这里必须倒回去看：首先要明确哪些属于"灰色地带", 其次就是政府是否制定相应法规约束“,最后则由公众参与互联网举报平台积极揭发！

值得注意的是，虽然现今国家证券监督管理委员会 (CSRC) 对AI+金融给出鼓舞性指引但未立章设法确认说明白 AI 模型如果导致错单换单该如何归责呢?

总体而言，在当前社会背景下，科技正在改变我们认知方式--包括理论依据—-注重历史根源原理 —-再向数字核心转移！

无论如何说道：“万事开头难”，毕竟能够成功只要坚持不懈!