有各种不同的人工智能方法可以用于股票市场交易。每一种方法的目的是预测可能的价格变动，并在此基础上进行有利可图的交易。目前AI应用于股市主要三个方面：
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图像识别-图像识别已被广泛应用于金融市场以外的方法来识别图像中的一个物体或一个特征。这里人工智能训练不同的功能和对象，因此它可以识别类似的对象和其他图像的功能。这在股票市场上有很好的交易潜力。一个可能的使用场景，是培养人工智能应用与一个给定的时间间隔的价格运动图表与过去所有的图像和显示价格走势图比较，看他们之间的相似度，找到那些股票图的价格波动模型。
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对社交媒体的感性分析——基于人工智能的感知分析已经取得了良好的进展。在这里，AI应用程序通过特定的关键字进行培训，以便在社交媒体中寻找正面或负面的情绪推特，看看这些微博是否可以用于盈利的交易。这种方法将需要分析到位，以避免捕捉恶作剧利好利空消息。
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数据挖掘和机器学习——在这种方法下，不同的机器学习算法用历史价格数据进行训练，以预测可能的价格变动。机器学习可以提供定量的和定性的预测。虽然定量预测会提供数量方面的预测，但另一方面，定性预测将提供预测为“否”或“真/假”。与定量预测相比，定性预测的预测精度要高得多。一个好的机器学习算法能够以75%到95%的精度预测这样的答案。
目前交易机构使用全自动交易系统进行常规操盘貌似已经很普遍甚至主流了，人家这么大资金这么多股票靠人工操盘真的很累的说，但是注意是常规操盘，也就是辅助性无人化，就好像洗衣机电饭煲什么的需要你去设定参数什么的
所以我们要看人工智能是多大程度的人工智能
理论上在人工智能自我学习能力没有超越人类设计或教育之的前提下，所有的人工智能仍然需要人们从后台进行设计改进甚至操控。目前来说人工智能在股票操盘上更多的是减轻了操盘手的苦力性质的负担，至于比操盘手更能发现买点卖点什么的……以我多年来对各种乱七八糟指标公式的看法，不怎么滴，如果该程序能做到综合各主流指标公式进行初步综合评级判断和实时预警，就已经很好啦，至少省了那些照本宣科的个股点评的苦力
股票市场是典型的交易市场，越是铁规律越是盈利慢，越是高风险越是高收益，人工智能靠K线图就能发现风险的不对称点并钻空子赚钱？不容易！要知道市场弥补利润真空的速度非常快，这种自组织现象本身就胜过过大多数固定算法，要胜过自组织演化，就得用到自组织演化，目前的人工智能发展出并联式多算法竞争性筛滤了么？这是创新思维的关键