为什么说股票不能通过机器学习来预测？

用“机器学习”的方法去学习股价涨跌 -- 这个问题已经被无数的人思考，并且实践过了。但不意味着没有价值。这个问题其实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗?2. 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗?先回答第一个:股市的涨跌可以预测吗?

股市的价格变化，事实就是一个随时间变化的序列。Price = Market(t)只要把这个函数写出来就可以预测股价了。这个函数是什么样子的? 我们可以尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近。如果股价的变化是符合这几个模型的，那么在有足够多的训练数据的情况下，股价将被模拟出来。但是事实是，在尝试过许多许多模型的情况下，这些模型几乎没能预测股价的变化，有的模型只能在特定的区间能做一些不是十分精准的预测。

先讨论一下Reinforcement Learning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人会从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。

还有在一些有趣的预测股价方法大都有基于语义分析, 分析股民对某支股票的评论，对某个事件的情绪等等，以此来预测股价的涨跌。等等 当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响...)这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候，会不准确，这是因为，你的模型 永远不可能把所有的 因素都考虑进来。而且你也不会知道 还会有什么因素会影响股价的波动。在这么多的因素，和因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。

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作者：股市大咖22
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