預測對了就能夠獲利嗎?預測在證券市場中的局限性

一、股市預測五類人等

有位證券界朋友論及中國研究股市的人曾經說過：嘴、眼、手、腦、心。經濟學家用嘴研究問題：高談闊論；政治學家用眼研究問題：眼高手低；金融學家用手研究問題：百測不準；投資

家用腦思考問題：高套低逃。所謂"大家"用心研究問題：先知先覺。最無聊的是自稱破譯了什麼理論之類的人等，這些年我們見得多了。

做到先知先覺不可能，否則在證券市場上每個人都是百萬富翁了。投資者如果真能做到某種程度的預測，投資收益自然不言而喻。對未來的先知是人類的渴望，所以預測很早就有，占蔔就是一種預測。預測的基本原理以最簡單易懂的說法是這樣一個模式："已知-未知"，或者"過去、現在-未來"。對"已知"的認識和把握程度最終決定對"未知"的認識和預估的準確性；預測的根本線索是事物發展的規律，因此，能否認識和利用規律也對預測結果的準確性有根本的影響

主流預測方法有技術分析、基礎分析、人工智能等。近年來人工智能進展很快，尤其是神經網絡由於其快速簡便，

學習能力強的特點在預測應用中得到全面施展。因此，受到不少預測人士的追捧。其實，由於市場背景不同，投資者的群體行為不同，加之各抒已見使人難以把握其精華，從而經常引起歧義，甚至導致投資操作失誤。因此我們在此探讨預測在證券市場技術分析中的局限性。

二、股市經典預測：技術分析與基礎分析

經典技術分析以均線系統為依托，主流技術以統計學等為基礎。技術分析主要是透過圖表或技術指標的記錄，研究市場過去及現在的行為反應，以推測未來價格的變動趨勢。技術分析包括指標技術分析和形態技術分析，研究手段本身也是互相交叉的。無論是指標技術分析，還是形態技術分析，其目的均是來預測市場發展的趨勢，同時表明這種趨勢是處於那一個階段。技術分析具有理性和客觀性的特點。但這種分析方法較複雜、而且有信號滞後、高位鈍化等缺陷，加上莊家的惡意騙線等因素，剛進入股票市場、技術分析不精的投資者不易掌握。基本分析主要是根據供應量和需求量及影響供求關系的各種因素的變化，來預測價格走勢。基本分析所遵循的一個基本經濟學原理就是供應的增加或需求的減少將導致價格下跌：反之，供應減少或需求的增加將導致價格上漲。基本分析具有直觀、容易掌握的優點，但基本分析普遍存在一項消息兩種看法的情形，主觀性色彩較濃。

目前對上述方法的批評很多了，在此不再一一贅述。

三、人工智能預測

縱觀近年來人工智能預測文獻，神經網絡模型有良好的非線性品質，靈活而有效的學習方式，完全分佈式的存貯結構。

目前許多預測軟件以神經網絡作為廣告熱點，神經網絡預測究竟是什麼呢?我們以神經網絡BP模型為例，首先它是一種隐式模型，相當於一個黑箱，它將系統的結構含於網絡的數值當中。一般將外生變量樣本觀察值或時間序列數據作為網絡的輸入向量，將内生變量樣本值作為輸出，通過訓練網絡可以預測因變量(或内在變量)下一步走向。無論系統模型是何種類型，用於表述或描述這些神經網絡的框架結構是不變的，也正是由於這種特性，神經網絡才擁有了學習能力。神經網絡模型突破了傳統預測方法許多局限性。但神經網絡並不是萬能的，至少存在以下方面不足：

1．缺乏統計合理性。

無論外推模型還是因果模型，都基於統計學，有一整套的統計檢驗，具有顯著的統計意義，而這正是神經網絡預測的明顯不足，它無法給出預測值的區間。無法檢驗估計值的可靠性。相信結合統計學的神經網絡預測研究將具有重要的意義。

一、股市預測五類人等

有位證券界朋友論及中國研究股市的人曾經說過：嘴、眼、手、腦、心。經濟學家用嘴研究問題：高談闊論；政治學家用眼研究問題：眼高手低；金融學家用手研究問題：百測不準；投資

家用腦思考問題：高套低逃。所謂"大家"用心研究問題：先知先覺。最無聊的是自稱破譯了什麼理論之類的人等，這些年我們見得多了。

做到先知先覺不可能，否則在證券市場上每個人都是百萬富翁了。投資者如果真能做到某種程度的預測，投資收益自然不言而喻。對未來的先知是人類的渴望，所以預測很早就有，占蔔就是一種預測。預測的基本原理以最簡單易懂的說法是這樣一個模式："已知-未知"，或者"過去、現在-未來"。對"已知"的認識和把握程度最終決定對"未知"的認識和預估的準確性；預測的根本線索是事物發展的規律，因此，能否認識和利用規律也對預測結果的準確性有根本的影響

主流預測方法有技術分析、基礎分析、人工智能等。近年來人工智能進展很快，尤其是神經網絡由於其快速簡便，

學習能力強的特點在預測應用中得到全面施展。因此，受到不少預測人士的追捧。其實，由於市場背景不同，投資者的群體行為不同，加之各抒已見使人難以把握其精華，從而經常引起歧義，甚至導致投資操作失誤。因此我們在此探讨預測在證券市場技術分析中的局限性。

二、股市經典預測：技術分析與基礎分析

經典技術分析以均線系統為依托，主流技術以統計學等為基礎。技術分析主要是透過圖表或技術指標的記錄，研究市場過去及現在的行為反應，以推測未來價格的變動趨勢。技術分析包括指標技術分析和形態技術分析，研究手段本身也是互相交叉的。無論是指標技術分析，還是形態技術分析，其目的均是來預測市場發展的趨勢，同時表明這種趨勢是處於那一個階段。技術分析具有理性和客觀性的特點。但這種分析方法較複雜、而且有信號滞後、高位鈍化等缺陷，加上莊家的惡意騙線等因素，剛進入股票市場、技術分析不精的投資者不易掌握。基本分析主要是根據供應量和需求量及影響供求關系的各種因素的變化，來預測價格走勢。基本分析所遵循的一個基本經濟學原理就是供應的增加或需求的減少將導致價格下跌：反之，供應減少或需求的增加將導致價格上漲。基本分析具有直觀、容易掌握的優點，但基本分析普遍存在一項消息兩種看法的情形，主觀性色彩較濃。

目前對上述方法的批評很多了，在此不再一一贅述。

三、人工智能預測

縱觀近年來人工智能預測文獻，神經網絡模型有良好的非線性品質，靈活而有效的學習方式，完全分佈式的存貯結構。

目前許多預測軟件以神經網絡作為廣告熱點，神經網絡預測究竟是什麼呢?我們以神經網絡BP模型為例，首先它是一種隐式模型，相當於一個黑箱，它將系統的結構含於網絡的數值當中。一般將外生變量樣本觀察值或時間序列數據作為網絡的輸入向量，將内生變量樣本值作為輸出，通過訓練網絡可以預測因變量(或内在變量)下一步走向。無論系統模型是何種類型，用於表述或描述這些神經網絡的框架結構是不變的，也正是由於這種特性，神經網絡才擁有了學習能力。神經網絡模型突破了傳統預測方法許多局限性。但神經網絡並不是萬能的，至少存在以下方面不足：

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