用量化交易的方式来进行股票涨跌预测是发展了几十年的成熟的技术，那么用人工智能预测股票涨跌难在哪里呢？
1.从思路到算法之间的坑。股票交易中有很多交易数据，当想出一个思路后，面对着海量的数据，怎么对这些数据进行选取、分类、描述，需要花费很大的时间和精力。
2.回测的坑。根据思路弄出算法之后，用历史数据来验证算法的效果，然后对算法进行调整。但是这个过程中很容易过度调整算法以使算法的效果最大化。
3.实盘的坑。实盘过程中会遇到很多问题，比如网络不稳定导致数据延迟、丢失，比如软件的兼容性、容错性等等，任何一个坑都会导致算法本来应该是盈利的实盘中由于意外造成了亏损。
但是，上面这些坑都只不过是所有行业所有技术发展过程都会遇到的问题，只要解决了这些问题，或是降低了解决这些问题的成本，当成果出来之时，就是腾飞之时。