机器学习和自然语言处理怎么和金融证券联系起来呢？

机器学习和自然语言处理以我自己这么多年的经验来看主要从事的方面肯能有以下几种：
一、数据行情分析金融交易的目的是：优化资源配置。具体的操作就是通过资金的流动性来带动相关产业和产品的流通，货币只是媒介，通过这个媒介让更多的资源流动起来起到一定的价值。那么产品的价格是有一定的确定因素，市场宏观经济面，供需关系，还有资金流向等都可以决定产品的价格。如果你是通过人工的方式去统计那么就很难达到具体的流通数据，而且很难获得相关的信息和具体的数据，毕竟人的经历和能力是有限的，能找到的资源也是有限的。恰恰相反的是，计算机的机器学习和自然语言处理就很容易解决这样的问题，机器学习更多的是模仿和实现人的思维，你只要告诉他该怎么学习，如何获取资源，教会他如何分析，他就能得到你想要的具体结果，直接以数据的形式体现出来，所以更加直观和具体。更加方便我们做相应的数据分析和应对。从行情交易方面出发，机器学习是代替人做交易的一个重要发展方向。传统的交易需要更长时间的学习，对经典理论的学习，贯通掌握之后才能更好的创新新的交易理论和交易系统，这需要花费大量的时间和精力，也会错过很多的机会。机器学习和自然语言的出现很好的解决了这样的问题。传统模型在计算机面前只需要极短的时间就能实现很好效果的学习，通过神经网络的重复练习选择更好的策略和思路，在未来就能够代替人工来实现交易策略的分配和金融交易市场的策略统计等。而且从主观面上避免了认为情绪的干预，避免了人为因素的影响导致的账户亏损等情况，更加的客观具体。二、证券数据获取，预测未来机器学习可以根据你的数据习惯和你所针对的分析品种获取相应的金融数据，这些数据是为了辅助分析。金融市场有一句很流行的话“历史绝不会重演，但是会惊人的相似”，历史行情是为了关注行情走势的规律，通过获取历史数据，通过机器学习，分析历史行情的规律这比人工分析不仅效率高了很多，而且获取信息的精准度也高了很多，这是对未来行情准确判断的基础，虽然目前的分析能力依旧需要很大幅度的改善，但是这只是时间的问题，未来一定会越来越精准。