自从股市诞生以来，人们就一直在玩这个系统，试图战胜市场。多年来尝试了数以千计的理论和实验，但没有一个能在股市长期奏效。这些理论考虑了公司基本面信息、环境、供求关系、投资者心理等诸多因素。有人认为，机器学习有望扭转股市研究的潮流，打开财富之门。.真的吗？下面小新就机器学习能否预测股市的问题进行解答。首先，让我们看一下机器学习是如何工作的。机器学习的工作原理机器学习是一种数据分析技术，它利用使用计算数据的经验直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预先确定的方程式。换句话说，它获得的数据输入越多，它就越聪明。这些算法会发现数据中的模式，生成有助于做出更好、更明智的决策的洞察力。机器学习中有两种学习方法：1.监督学习——在已知的输入和输出数据上训练模型以预测未来的输出。用于得出这些结论的技术是：分类技术——对输入数据进行分类，例如，区分电子邮件是有效邮件还是垃圾邮件。b.回归技术-该技术预测连续响应，例如温度变化2.无监督学习-发现数据中的隐藏模式，并用于从由没有标记响应的输入数据组成的数据集中进行推断。这种学习方法最常见的类型是聚类，它发现数据中隐藏的模式或分组，将其视为事实发现机器，然后将所有相似的项目放入一个组中。现在您了解了机器学习的工作原理，让我们深入研究过去预测股票市场的一些尝试！过去的股市预测方法这两种方法都是过去尝试过的老方法，今天仍有一??些人在使用。这两种方法各有优缺点，但最终都不能像预期的那样可靠地预测市场。1.基本面分析——处理影响股价的经济因素。这些因素包括资产负债表、损益表和现金流量表。资产负债表是提供有关公司资产、负债和股东权益信息的财务报表。它告诉人们一家公司拥有哪些资产以及它必须支付的债务类型。损益表列出了收入、支出以及公司是盈利还是亏损。现金流量表告诉人们资金是如何进入和离开企业的。基本面分析使用这些文件来预测公司的财务状况。2.技术分析——这是一种根据股票的价格和数量来预测其他股东行为的方法。技术分析使用许多不同类型的指标来预测股票价格的方向。关键是识别趋势的上升或下降状态，并尝试检测形态。今天，许多人仍然相信过去的预测模型是有效的并坚持使用它们。但是这两种古老的方法并不像人们相信的那样可靠。机器学习能否提供更好的预测？看看下面的一些机器学习模型并解释它们是如何工作的。机器学习预测模型许多人认为机器学习是准确预测股市趋势并发财的答案。世界各地都在进行实验测试，以寻找完美的技术来完成几乎不可能完成的事情。它只会让人们更加努力地工作，并相信他们拥有获得圣杯的神奇算法。以下是人们使用的一些技术：移动平均线-这是技术分析中使用的一种技术，通过平均一段时间内的每日价格来平滑价格历史。移动平均线根据其类型（简单移动平均线或指数移动平均线）以不同的方式计算。通常使用过去30、60或90天的历史数据和技术指标来预测股票价格。通过使用神经网络发现其他系统无法检测到的数据模式，机器学习可以提供优于其他系统的优势。可以根据特定条件进行实验并检查结果。如果最终结果不令人满意，可以调整一些数据输入和其他因素以产生更好的结果。线性回归-指分析两个自变量以确定单一关系。线性回归是金融市场技术分析和定量分析的有效衡量标准。它返回一个确定自变量和因变量之间关系的方程式。当用于机器学习时，线性回归是一种基于监督学习的简单技术，主要用于预测和发现变量之间的关系并进行预测。正如Ais??hwaryaSingh在一篇文章中指出的那样：线性回归是一种简单易行的方法，但也有一些明显的缺点。使用回归算法的一个问题是模型适合日期和月份列。该模型将考虑一个月前同一日期或一年前同一日期/同一月份的值，而不是考虑预测点的先前值。长短期记忆神经网络(LTSM)–是一种人工循环神经网络架构，可以处理单个数据点和整个数据序列。LTSM的公共单元由单元、输入门、输出门和遗忘门组成。由于LTSM使用存储单元来替换网络隐藏层中的人工神经元，因此它们可以随着时间的推移有效地关联存储。这给了它掌握股市瞬息万变的动态数据的优势。总结预测股市一直是人类最困难的任务之一。为了抢占商机，打败市场，付出了无数的努力。到目前为止，还没有人成功，即使这些人通常是专业投资者。这就是机器学习的用武之地，人们相信它有能力预测股市并让他们致富。不幸的是，股票一直在波动，而且并不总是出于众所周知的原因。例如，一位名叫JeffStibel的企业家创建了TigerBullsandBearsIndex，该指数追踪了TigerWoods不久前赢得的冠军。股市表现。有趣的是，这位企业家建立了一个指数，该指数返回的回报与任何股票交易员所能提供的回报相同。那么如果你要问，机器学习能预测股市吗？答案是否定的，该技术与其他传统投资策略相比只提供了微小的优势。
