机器学习可以预测股票走向，靠谱么

谷歌人工智能写作项目：小发猫

有没有大佬能利用机器学习预测30天后股票涨跌情况啊，我实现不出来，头都大了？

考虑两个最简单的模型，第一个是趋势跟随，也就是正在上涨的股票后面大概率还会延续上涨，正在下跌的股票后面大概率还会延续下跌AI爱发猫。第二个是均值回归，就是跌得多了，一定会涨；涨的过头了，一定会跌。

用这两个作为输出，实现预测。

股票不能通过机器学习来预测，你知道是为什么吗？

因为股票市场是非线性的，而且是变化多端的，所以是没有办法进行人为预测的。而机器一般都是被人设定好的程序，所以也没有办法对股票来进行预测。

现在很多人都对理财比较感兴趣，所以大家都会对自己的财产进行合理的分配有些人就会拿出自己一些财产来进行炒股。炒股是一门学问，所以并不是每一个人都能够在故事当中获得大量的收益的。

因为股票是一门比较高深的学问，所以现在很多培训机构和高效率都会开设关于股票的课程。而且现在还有很多关于模拟股票的软件，不过这些都只针对一些刚刚入门的股票，在实战上还是起不了太大的作用的。

股票是一个非常复杂的事情，而且股市也是不断的变换的。想要掌握股市的行情和走向的话，是需要很长的时间去适应的，而且要在学习的过程中不断进行优化。

因为机器学习是有限制的，机器是由人制作的，而机器内部的程序也是由人来设定的。所以机器在本质上还是用来模拟人的思维和动作的，所以人都做不到的事情机器也是很难做到的。

股票是非线性的，我们面对的股票并不是一成不变的，每一只股票每天都会产生很多的变化，所以是没有办法在机器里对于故事进行建模的。

就算是把当天的股票行情全部都推理出来录入到程序当中，那么第二天股市发生变换了，程序也就失效了。机器只能够模拟过去的股票市场，让大家在学习股票的时候对股票行情和市场有一个基本的了解。

但是机器是没有办法预测未来的，所以想要通过机器来预测股市是根本不可能的事情。所以那些想要走捷径，想通过机器预测股票行情的人还是脚踏实地的自己买一些相关的书籍和课程自己学习吧。

从机器学习角度说明为什么专家没有成功预测美国大选

怎样用机器学习来预测nba比赛的结果

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应该可以这样建立一个机器学习模型:输入的特征是,球队的情况,比如:每个球员战力值(乘以首发替补系数),教练的指导值,团结值,赛程情况(背靠背,主客场).....用以往的数据训练出一个模型然后把模型用到实际的场景中去把两队的特征输入进去,得到一个值,谁的值大,谁的获胜概率就高一些。

想用机器学习做数据预测，大概就是根据材料的以往实验数据预测将来走向，想问下该怎么实现？

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数据预测不一定需要用到机器学习，回归分析足够了，而且这样的外推常常不一定准确，还需要对结果进行统计学检验，如果要用到机器学习的话我推荐你是用matlab，里面的算法都是封装好的直接使用，我也推荐你几个预测算法GRNN（广义回归神经网络）：这个方法涉及到神经网络，对小样本数据有较好预测。

SVM回归预测分析SVM的信息粒化时序回归预测：svm学过机器学习都应该了解，它不仅可以用于分类，同样可用于数据预测外推，一个股票预测的例子很有意思其他的还有自组织竞争网络（模式分类、预测）、灰色神经网络预测原创答案，打字回答不易，如果满意望采纳，谢谢！

机器学习中的各种算法适用于哪些预测

1.决策树(DecisionTrees)： 决策树是一个决策支持工具，它使用树形图或决策模型以及序列可能性。包括各种偶然事件的后果、资源成本、功效。

下图展示的是它的大概原理：     从业务决策的角度来看，大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。

它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题，然后得出一个合乎逻辑的结论。

2.朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)： 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

它的现实使用例子有： 将一封电子邮件标记(或者不标记)为垃圾邮件 将一篇新的文章归类到科技、政治或者运动 检查一段文本表达的是积极情绪还是消极情绪 脸部识别软件 3.最小二乘法(OrdinaryLeastSquaresRegression)： 如果你懂统计学的话，你可能以前听说过线性回归。

最小二乘法是一种计算线性回归的方法。你可以把线性回归当做在一系列的点中画一条合适的直线的任务。

有很多种方法可以实现这个，“最小二乘法”是这样做的 —你画一条线，然后为每个数据点测量点与线之间的垂直距离，并将这些全部相加，最终得到的拟合线将在这个相加的总距离上尽。