为什么说股票不能通过机器学习来预测？
首先，我们得认识到股票市场本身是一个极其复杂、非线性且高度动态的系统。
海量影响因素： 股价的涨跌，并非由单一因素决定。它受到宏观经济形势（通货膨胀、利率、GDP增长）、行业发展趋势、公司业绩（营收、利润、研发投入）、管理层决策、市场情绪（恐慌、贪婪）、突发新闻事件（地缘政治冲突、自然灾害、政策变动）、甚至技术分析指标（MACD、RSI）等无数因素的影响。这些因素之间并非独立存在，而是相互关联、相互作用，形成一张错综复杂的网。
内在的非线性： 许多影响因素之间的关系并非简单的线性关系。比如，一个看似微不足道的利空消息，在市场情绪极度悲观时，可能引发股价的雪崩；而一个积极的财报，在市场已经充分消化、情绪高涨时，可能只会引起股价小幅反弹。这种非线性的反应，使得模型很难捕捉到其中的规律。
动态变化： 市场的“游戏规则”也在不断变化。过去的有效模式，在未来可能就失效了。例如，某种技术指标在过去可能是一个可靠的买卖信号，但随着越来越多的人使用它，其有效性可能会降低，甚至产生反作用。就像两个人都在试图抓住一个不断移动的靶子，当他们发现对方的射击规律时，就会调整自己的射击方式。
其次，机器学习模型的本质决定了它在预测股票市场时面临的固有挑战。
“过去不等于未来”的诅咒： 机器学习模型的核心是“从数据中学习模式”。这意味着模型会分析历史数据，试图找出其中存在的规律，并以此来预测未来。然而，股票市场是一个高度“不可复现”的系统。历史事件的独特性，以及市场参与者的不断适应和改变，使得过去的模式很难完美地复制到未来。即使模型能完美地拟合历史数据，也无法保证它在未来仍然有效。我们可以训练一个模型来识别过去所有牛市的共性，但这并不能保证它在下一个牛市中仍然奏效，因为下一个牛市的触发因素、参与者行为模式可能都与过去截然不同。
“幸存者偏差”的陷阱： 现有的股票市场数据，本身就可能存在“幸存者偏差”。那些已经退市、被收购或者表现极差的公司，其历史数据可能已经被剔除，或者难以获取。我们通过机器学习训练的模型，可能只是基于那些“幸存下来”的优秀公司或者表现较好的股票。这就好像我们在学习历史，只看到了胜利者的光辉事迹，而忽略了失败者的经验教训，这会严重扭曲我们对历史规律的认知。
数据的“噪声”与“信号”的辨别： 股票市场数据中充斥着大量的“噪声”——随机波动、短期噪音、不相关的事件影响。机器学习模型需要从中提炼出真正的“信号”，即那些能够真正驱动股价长期变动的根本性因素。然而，噪声与信号的界限往往模糊不清，尤其是在短期内。模型很容易过度拟合噪声，将随机波动误认为是规律，导致在实际应用中表现不佳。
“黑天鹅”事件的不可预测性： 即使是最先进的模型，也难以预测那些“黑天鹅”事件——即那些极其罕见、概率极低但一旦发生就会产生巨大影响的事件。例如，2008年的金融危机、COVID19疫情的爆发，这些事件的发生超出了大多数模型的设计范畴，对市场产生了颠覆性的影响，也让任何基于历史数据训练的模型失效。
再者，人类的智慧和市场参与者的行为，是机器学习难以完全复制的。
主观情绪与集体心理： 股票市场是人的市场。投资者的恐惧、贪婪、乐观、悲观等情绪，以及集体心理的“羊群效应”，对股价有着巨大的影响。机器学习模型在一定程度上可以捕捉到情绪指标，但它很难完全理解和预测人类情绪的复杂变化和传染性。人性的弱点，如过度自信、逃避损失等，是市场波动的重要推手，而这些是纯粹的数据模型难以深入理解的。
信息不对称与内幕交易： 尽管有信息披露的规定，但信息在市场上的传播速度和深度并不总是公平的。内幕交易、未公开的重大信息，这些都是非公开的“信号”，机器学习模型无法直接获取。即便是公开信息，不同投资者对其解读和利用的效率也不同。
博弈与策略调整： 市场是一个高度博弈的场所。所有参与者都在不断地观察、预测和应对其他参与者的行为。如果机器学习模型变得过于有效，并被大量使用，那么市场参与者就会根据模型的预测来调整自己的策略，从而可能使得模型预测的有效性失效。这是一种“自我否定的循环”。
当然，这并不是说机器学习在股票市场领域完全没有用武之地。
辅助分析与风险管理： 机器学习在辅助分析、识别潜在模式、风险管理、量化交易策略开发等方面仍然具有巨大的价值。例如，它可以用来分析大量的财经新闻，识别出影响市场情绪的关键主题；可以用于构建更复杂的风险模型，帮助投资者规避潜在的损失；可以帮助量化交易者发现微小的市场异动，并快速执行交易。
增强决策而非替代： 我们可以将机器学习看作是一个强大的“助手”，帮助我们处理海量数据，提供更深入的洞察，但最终的决策权仍然应该掌握在有经验的、理性的分析师手中。它应该是一个“决策增强工具”，而不是一个“全知全能的预测器”。
总而言之，说股票不能通过机器学习来“精确预测”，更多的是强调其内在的复杂性、动态性、非确定性和人类因素的不可替代性。机器学习可以成为我们理解和分析股票市场的一个强大工具，但我们必须认识到它的局限性，避免对其抱有不切实际的幻想。市场永远是一个充满变数、需要智慧、经验和谨慎的领域。
网友意见
尽管无数电影与小说塑造了各种经典的人工智能角色，且人工智能也逐渐成为人类生活中不可缺少的一部分，但就目前的进展而言，其局限性还很大，尚待发展的空间仍然很多。
对于股票的预测而言，首先，数据集的大小和其滞后性的问题，是一个难以解决的困扰。
其次，人脸识别，或者是自然语言翻译等领域还好说，但是当人工智能在财务领域做出对个人有重大影响的决策时，“可解释性”是必不可少的东西，悲观者把它看作是”黑箱“，尽管并非如此，但目前人工智能的发展在可解释性方面还是有所欠缺的。
接着就是机器学习对于统计规律的学习，一定程度上忽略了因果推理，这是正在研究的热门问题，但其还是有待发展的。
最近正在阅读图灵奖得主杨立昆的《科学之路》一书，作者在书中对人工智能提出了10个问题并进行了深入探讨，我在这里节选一部分分享出来：
物理学家很早就知道，牛顿力学只有作用于宏观物体时才是准确的，在弱的引力场中，其移动速度与光速比是很慢的。对于高速和强重力，必须应用广义相对论；而对于微观物体，则必须使用量子力学的知识。至于高速（因此具有高能量）、高重力和小尺寸的物体，则需要一个尚不存在的统一理论来解释。
但是，物理学是还原论方法广泛应用的领域：一个“漂亮”的理论常常被归结为一些公式和少量的自由参数，也就是常数。我们无法从其他常数中计算出该常数理论，例如光速、引力常数、电子质量和普朗克常数，但是，化学、气候学、生物学、神经科学、认知科学、经济学或社会科学中大多数的复杂现象无法简化为几个公式和参数，这些系统表现出由大量不同元素相互作用而产生的新特性。
有两种可能的情况。当元素都相同且细节对我们而言无关紧要时，统计物理学和热力学方法可以让我们对正在发生的事情有一个大致了解。但是，当元素不同（神经元全都是不同的），相互作用复杂且细节很重要时，我们只能建立现象学模型，而模型也只能给予我们关于现象的一种抽象描述。
因此，动物的学习和目前的机器学习，总的来说仅限于根据统计规律来建立现象学模型。
一个孩子或一只狗学会接住飞行中的球，是因为他（它）拥有一个物理学的模型，可以预测球的轨迹。但是这个孩子或这只狗没有能力写出解释球的轨迹的方程。与牛顿和其他一些引力学家不同，孩子或狗都无法给出解释模型。
有朝一日，机器能否以物理学家的方式根据“实验”数据设计解释模型？这将需要人工智能系统做到识别直接相关变量并在它们之间建立因果关系。与运动物体直接相关的变量有质量、位置、速度和加速度（给质量加力会产生加速度）。我们所谈论的是因果关系，因果推理，即变量之间这些因果关系的发现，是当前人工智能研究中的热门话题。
知道股票预测在数学深渊的哪个位置吗？这几乎是我们现在能知道的最难的数学问题了。
突然想起一个事情，貌似可以为此问题提供一个佐料。
近期针对新能源提供了专项MLF，对银行来说应该是好事一桩，于是一些股民开始讨论手上的银行股，比如某某银行的地产信贷总量压红线，企业经营贷占比仍不足。
如果作为银行的管理团队，在面临企业KPI管理决策时会如何取舍？显然，快速用完地产信贷配额是最优选，一方面减少后期地产贷受政策影响而暂停的风险，一方面维持地产贷规模为来年争取较好的预算空间，一方面地产贷质量不一定比经营贷差。
上述管理策略在数据中呈现得出来吗？怕是人工智能识别不出来的。而这恰恰是目前经济活动的常见情景，于是我们就会常常见到经济行情的突变。
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