股票价格为什么不能通过机器学习来预测

2021年12月2日09:15:33 评论 217

大家可能觉得神经网络机器学习很神秘,其实不然,它的基本原理说起来是非常简单的,就是模拟人的生物神经网络机理,充分利用计算机的高算力,来达到一种拟人的智能。

因为计算机很强大,所以可以很快速地一代代改变神经网络权重和参数,达到快速学习的目的。

比如一个小孩从懵懂无知到大学毕业掌握专业知识,可能需要20年,30年,但是机器学习就快多了,可能一个不太复杂的目标,几十分钟学习就够了。

学习还是自适应的,就是可以不断地进行在实际工作中自我优化,越来越厉害,就像alpha go那样的AI应用已经非常多了。

但是,机器学习也是有限制的,它本质上还是模拟人的智能,人做不到的许多事情,机器学习也做不到。

股票市场的行情,众所周知,它是非线性的,是混沌的。

啥叫线性?就是一条直线,有个起点后,可以通过前面的样本数据,获得一个斜率,这样后面任何时间的数值,就可以算出来,我们大学学的许多最优化课程,线性规划课程,都是这个原理。它的对象,是有点刚性的物理世界,或者抽象点的数学世界。

那非线性呢?就是我们面对的不是一条直线,也不是认为可以用一个数学公式描述的对象,这个对象太复杂,以至于几乎无法建模,或者说模型做出来了,可能明天就失效了,我们不能通过过往数据预测它的未来。

股票价格就是这样一个对象,看起来花花绿绿的K线图,好像有点规律,其实并无可以遵循的确定的规律。一些教科书上的东西,也都是一段时间内有效,一段时间内无效,至于哪段时间内无效,我们是不知道的。

我们举个反例,大家就明白了,我们假设有人可以用某种算法,或者某种模型来精准预测股市,那么在不太久的时间内,他的财富可能会超过马斯克,这是显而易见不可能的。所以这种模型是不存在的,股票市场已经存在几百年了,这个问题没啥进展。

如果做个类比,我们可以把股票价格预测问题,和“宇宙有多大?”这样的问题类比,这类问题可能在我们认知范围以外,你说它是高维空间的产物也是可以的。

作为投资者,要敬畏市场,不要去想着战胜市场,没有太靠谱的超越类的算法可以助力人们实现这个目标。

我们能做的就是要时刻警惕风险,除了固定收益类的投资品风险小点,权益类的比如股票类的投资都是可能亏本的,所以要对自己的投资资金进行分类,可以大部分放固定收益类的投资上。

固定收益类比如债券基金、货币基金类的都波幅不大,少了点多巴胺的刺激,但可以让账户的数字牢靠些。

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