[Day 23] 究竟AI能不能预测股价?

一、究竟AI能不能预测股价?

不能

好了,被我骗进来的可以按上一页了(X
结论已经讲了,如果你对原因感到好奇的话,可以进续看下去。

二、为什麽不能?

证据

最简单的证据就是 - 目前IEEE之类的期刊还没有一篇论文是关於股价预测突破的论文。
(三流期刊倒是有一堆就是...)

目前主流的研究方向主要在於「股市趋势」,换成白话文的意思就是股票是看涨或是看跌,
可能有人要问了,趋势和股价不是同一个意思吗?
这里我们就得提到一个预测价格会碰到的巨大问题 - 「预测延迟」

三、预测延迟

我们直接拿实例来看吧,这是别人做的深度学习去预测股价实验结果:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210928/20141586U6fRCw9IGn.png
From FinTech

蓝色为实际股价,红色为预测股价,可以很明显地看到红线往往会慢蓝线一拍,
如果是在其他领域,比如房价预测,这样的瑕疵是可以容忍的,
毕竟4.8万镁的房子被预测成5万镁其实算不上甚麽大问题,
但如果是在应用於股市中,都跌停3天了才说股价会跌的模型是有个屁用。

那有人可能会问了,那如果我今天把模型加大加深,用超级电脑去Run一个顶级的模型呢?
答案还是不行,因为股价的本质注定了它的「不可预测性」

四、非平稳过程(Non-Stationary Processes)

预测股价可以用一个非常粗略的概念来解释,

如何用你的历年薪水去预未来的房价?

你很难说这两者之间是毫无关系的,但可以确定的是这关系肯定是非常隐晦的,
隐晦到这之间的杂讯可能比你能得到的资讯还多,
如果你用一个非常强的模型去预测,你可能会得到一个历史准确率99.9%的完美结果,
但是若预测未来的资料准确率马上就降成20%不到了 - 你去巷子口的马祖庙问都比这准,

这就是股价资料这种 - 非平稳(Non-Stationary)资料的一大问题,
杂讯太多,以至於你很难得到它们之间的关联性,
那怕硬是去学习也只是硬凑个结果,以专业术语来说 - 「过拟合」。

更多的详细资料可以参考这些:

五、替代方案:趋势

既然我们不能预测股价,那我们可以说用股市是完全不可预测的吗?

不完全对

不然你以为现在那些操盘手是怎麽操盘的? 真的去庙里掷筊吗?
最简单的方法就是去算股票的各项指标,然後根据指标去预测趋势,
你可能没玩过股票,但你一定多多少少听过「黄金交叉」、「死亡交叉」、「均线」,
这些就是用来预测趋势的各种「工具」,操盘手会参考这些指标,去预测未来的股价是看涨或看跌,

比较有名的论文包括:

六、结尾

要说为什麽突然写这篇了,主要是我在逛FinTech时看到这篇
经过了20多天的尝试後,里面写的很多事情我都深有感触,特别是婊那些乱写的论文部分(X
不知不觉查了一堆资料後就乾脆整理成一篇了,之後可能会把它放到第一天当介绍,
毕竟我前十天的文章普遍都写得很烂

明天可能会是论文笔记,或者对XGBoost预测进行复仇战,也有可能写策略的报表和图表分析,
当然深度学习的部分我还是会写,毕竟系列介绍现在也没法改了(X


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