自從股市誕生，人們就一直在與這套系統博弈，并試圖戰勝市場。

多年來，人們嘗試了數千項理論和實驗，但沒有一項能夠長久地在股票市場奏效。

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這些理論考慮了許多因素，如公司基本面信息、環境、供求關系、投資者心理等。

有些人認為，機器學習正寄予人們希望，它的強大功能將能一改股票市場研究的頹勢，并為人們打開財富之門。

真的嗎?

下面小芯將為大家解答機器學習是否可以預測股市的問題。

首先還是一起來瀏覽下機器學習的工作原理。 

機器學習的工作原理

機器學習是一種數據分析技術，它可以借鑒使用計算數據的經驗，直接從數據中“學習”信息，而無需依賴預先確定的方程式。換句話說，它得到的數據輸入越多，它就越機靈。

這些算法從數據中找到模式，形成見解，從而做出更好、更明智的決策。

機器學習有兩種學習方法：

1. 監督學習——它在已知的輸入和輸出數據上訓練模型以便預測未來的輸出。用于得出這些結論的技術為：

a. 分類技術——將輸入數據分類，例如辨別電子郵件是有效郵件還是垃圾郵件。

b. 回歸技術——這種技術可以預測連續的響應，如溫度的變化

2. 無監督學習——查找數據中的隱藏模式，并用于從沒有標記響應的輸入數據組成的數據集中進行推斷。這種學習方法的最常見類型是聚類，它可以發現數據中的隱藏模式或分組，將其視為一個事實發現機器，然后將所有相似項放于一個組中。

既然已經了解了機器學習的工作原理，那就開始深入研究過去預測股市的一些嘗試吧! 

過去的股市預測方法

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缺點，但最終都無法如期可靠預測市場。

1. 基本面分析——涉及影響股票價格的經濟因素。這些因素包括資產負債表、損益表和現金流量表。資產負債表是提供公司資產、負債和股東權益等信息的財務報表。它告訴人們某公司擁有何種資產及必須償還債務的類型。損益表列出了收入、費用以及公司是盈利還是虧損狀態。現金流量表告訴人們資金是如何進入和流出企業的。基本面分析使用這些文件來預測公司的財務狀況。

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

如今，許多人仍說服自己過去的預測模型是有效的，并堅持使用它們。但這兩種舊方法并不如他們所相信的那般可靠。機器學習能否提供更好的預測結果?來觀察以下的一些機器學習模型，并來解釋一下其工作原理。 

機器學習的預測模型 

許多人認為機器學習是準確預測股市趨勢并發家致富的答案。全世界都在進行實驗測試，以尋找完美的技術來完成幾乎永遠不可能完成的事情。這只會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：

移動平均——這是技術分析法中使用到的一種技術，通過在一段時間內把每日的價格平均化處理來平滑價格歷史記錄。根據其類型(簡單移動平均或指數移動平均)以不同的方式計算移動平均值。通常會使用過去30、60或90天的歷史數據和技術指標來預測股價。

機器學習可以使用神經網絡發現其他系統無法檢測到的數據模式，從而提供優于其它系統的優勢。可以根據某些條件運行實驗并檢查結果。如果最終結果不令人滿意，可以調整一些數據輸入和其他因素以產生更好的結果。

線性回歸——指分析兩個獨立的變量以確定一個單一的關系，線性回歸是金融市場中技術分析和定量分析的有效措施。它返還一個確定自變量和因變量之間關系的方程。

當用于機器學習時，線性回歸是一種基于監督學習的簡單技術，主要用于預測和尋找變量之間的關系并進行預測。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。使用回歸算法的一個問題是，模型適應日期和月份列。該模型將考慮一個月前的同一日期或一年前同一日期/同一月的值，而不是考慮預測點的先前值。

長短期記憶神經網絡(LTSM)——是一種人工遞歸神經網絡架構，可以處理單個數據點和整個數據序列。LTSM的公共單元由單元、輸入門、輸出門和遺忘門組成。

由于LTSM使用儲存單元來替換網絡隱藏層中的人工神經元，它們可以隨著時間的推移有效地關聯儲存。這使它具有掌握股市中不斷變化的動態數據的優勢。 

總結

預測股市一直是人類最艱巨的任務之一。為了掌握商機并戰勝市場，已經花費了無數精力。到目前為止，仍未有人取得成功，即使這些人常常是專業的投資者。

機器學習應運而生了，人們相信它有能力預測股市并幫自己發家致富。不幸的是，股票是不斷波動的，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)的企業家創立了牛市和熊市指數(Tiger Bulls and Bears Index)，該指數追蹤了前一陣子泰格·伍茲(Tiger Woods)贏得錦標賽時股市的表現。有趣的是，這位企業家創立的指數回報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，機器學習能否預測股市?

答案是否定的，與其他傳統投資策略相比，該技術僅能提供輕微的優勢。