機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確的預(yù)測股市？

自從股市誕生，人們就一直在與這套系統(tǒng)博弈，并試圖戰(zhàn)勝市場。

多年來，人們嘗試了數(shù)千項(xiàng)理論和實(shí)驗(yàn)，但沒有一項(xiàng)能夠長久地在股票市場奏效。

這些理論考慮了許多因素，如公司基本面信息、環(huán)境、供求關(guān)系、投資者心理等。

有些人認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)正寄予人們希望，它的強(qiáng)大功能將能一改股票市場研究的頹勢，并為人們打開財(cái)富之門。

真的嗎？

下面小芯將為大家解答機(jī)器學(xué)習(xí)是否可以預(yù)測股市的問題。

首先還是一起來瀏覽下機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理。

機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它可以借鑒使用計(jì)算數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，直接從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”信息，而無需依賴預(yù)先確定的方程式。換句話說，它得到的數(shù)據(jù)輸入越多，它就越機(jī)靈。

這些算法從數(shù)據(jù)中找到模式，形成見解，從而做出更好、更明智的決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)有兩種學(xué)習(xí)方法：

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)——它在已知的輸入和輸出數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型以便預(yù)測未來的輸出。用于得出這些結(jié)論的技術(shù)為：

a. 分類技術(shù)——將輸入數(shù)據(jù)分類，例如辨別電子郵件是有效郵件還是垃圾郵件。

b. 回歸技術(shù)——這種技術(shù)可以預(yù)測連續(xù)的響應(yīng)，如溫度的變化

2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)——查找數(shù)據(jù)中的隱藏模式，并用于從沒有標(biāo)記響應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行推斷。這種學(xué)習(xí)方法的最常見類型是聚類，它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式或分組，將其視為一個(gè)事實(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)器，然后將所有相似項(xiàng)放于一個(gè)組中。

既然已經(jīng)了解了機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理，那就開始深入研究過去預(yù)測股市的一些嘗試吧！

過去的股市預(yù)測方法

以下這兩種方法都是過去嘗試過的老方法，如今仍被一些人沿用。這兩種方法都具備各自的優(yōu)缺點(diǎn)，但最終都無法如期可靠預(yù)測市場。

1. 基本面分析——涉及影響股票價(jià)格的經(jīng)濟(jì)因素。這些因素包括資產(chǎn)負(fù)債表、損益表和現(xiàn)金流量表。資產(chǎn)負(fù)債表是提供公司資產(chǎn)、負(fù)債和股東權(quán)益等信息的財(cái)務(wù)報(bào)表。它告訴人們某公司擁有何種資產(chǎn)及必須償還債務(wù)的類型。損益表列出了收入、費(fèi)用以及公司是盈利還是虧損狀態(tài)?，F(xiàn)金流量表告訴人們資金是如何進(jìn)入和流出企業(yè)的?；久娣治鍪褂眠@些文件來預(yù)測公司的財(cái)務(wù)狀況。

2. 技術(shù)分析——這是基于股票的價(jià)格和交易量，從而預(yù)測其他股東行為的方法。技術(shù)分析使用許多不同類型的指標(biāo)來預(yù)測股票的價(jià)格走向，其關(guān)鍵是識(shí)別出趨勢的上升或下降狀態(tài)，并試圖檢測模式。

如今，許多人仍說服自己過去的預(yù)測模型是有效的，并堅(jiān)持使用它們。但這兩種舊方法并不如他們所相信的那般可靠。機(jī)器學(xué)習(xí)能否提供更好的預(yù)測結(jié)果？來觀察以下的一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并來解釋一下其工作原理。

機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型

許多人認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是準(zhǔn)確預(yù)測股市趨勢并發(fā)家致富的答案。全世界都在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試，以尋找完美的技術(shù)來完成幾乎永遠(yuǎn)不可能完成的事情。這只會(huì)使人們更加努力并相信他們擁有神奇的算法來獲得圣杯。以下是人們正使用的一些技術(shù)：

移動(dòng)平均——這是技術(shù)分析法中使用到的一種技術(shù)，通過在一段時(shí)間內(nèi)把每日的價(jià)格平均化處理來平滑價(jià)格歷史記錄。根據(jù)其類型（簡單移動(dòng)平均或指數(shù)移動(dòng)平均）以不同的方式計(jì)算移動(dòng)平均值。通常會(huì)使用過去30、60或90天的歷史數(shù)據(jù)和技術(shù)指標(biāo)來預(yù)測股價(jià)。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)其他系統(tǒng)無法檢測到的數(shù)據(jù)模式，從而提供優(yōu)于其它系統(tǒng)的優(yōu)勢?？梢愿鶕?jù)某些條件運(yùn)行實(shí)驗(yàn)并檢查結(jié)果。如果最終結(jié)果不令人滿意，可以調(diào)整一些數(shù)據(jù)輸入和其他因素以產(chǎn)生更好的結(jié)果。

線性回歸——指分析兩個(gè)獨(dú)立的變量以確定一個(gè)單一的關(guān)系，線性回歸是金融市場中技術(shù)分析和定量分析的有效措施。它返還一個(gè)確定自變量和因變量之間關(guān)系的方程。

當(dāng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，線性回歸是一種基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的簡單技術(shù)，主要用于預(yù)測和尋找變量之間的關(guān)系并進(jìn)行預(yù)測。正如Aishwarya Singh一篇文章中指出的：

線性回歸是一種簡單易行的方法，但也有一些顯而易見的缺點(diǎn)。使用回歸算法的一個(gè)問題是，模型適應(yīng)日期和月份列。該模型將考慮一個(gè)月前的同一日期或一年前同一日期/同一月的值，而不是考慮預(yù)測點(diǎn)的先前值。

長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LTSM）——是一種人工遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以處理單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和整個(gè)數(shù)據(jù)序列。LTSM的公共單元由單元、輸入門、輸出門和遺忘門組成。

由于LTSM使用儲(chǔ)存單元來替換網(wǎng)絡(luò)隱藏層中的人工神經(jīng)元，它們可以隨著時(shí)間的推移有效地關(guān)聯(lián)儲(chǔ)存。這使它具有掌握股市中不斷變化的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

總結(jié)

預(yù)測股市一直是人類最艱巨的任務(wù)之一。為了掌握商機(jī)并戰(zhàn)勝市場，已經(jīng)花費(fèi)了無數(shù)精力。到目前為止，仍未有人取得成功，即使這些人常常是專業(yè)的投資者。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)運(yùn)而生了，人們相信它有能力預(yù)測股市并幫自己發(fā)家致富。不幸的是，股票是不斷波動(dòng)的，且并不總是出于人們所理解的原因。例如，一位名叫杰夫·斯蒂貝爾（Jeff Stibel）的企業(yè)家創(chuàng)立了牛市和熊市指數(shù)（TIger Bulls and Bears Index），該指數(shù)追蹤了前一陣子泰格·伍茲（TIger Woods）贏得錦標(biāo)賽時(shí)股市的表現(xiàn)。有趣的是，這位企業(yè)家創(chuàng)立的指數(shù)回報(bào)率和任何一位股票交易者所能提供的是一樣的。

因此，你若是要問，機(jī)器學(xué)習(xí)能否預(yù)測股市？

答案是否定的，與其他傳統(tǒng)投資策略相比，該技術(shù)僅能提供輕微的優(yōu)勢。