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。
四、證券市場預測的四大困難
我們對自然世界的預測與對金融世界的預測似乎是不同的，至少有四大困難需要克服：
預測困難之一是在於人們對於世界的理解總是不完善的，因此預測也總是不準的。索羅斯耗盡心血所構思的那些想法使得每一個人都大感困惑不解，實際上，他的主題思想就在於，我們對於生活其中的這個世界的理解從根深蒂固的層面上看，是相當不全面的。索羅斯認為，區別準平衡和極度失衡兩種狀況，對於投資者來說極其重要。兩者之間的分野十分模糊，常常有一些力量和勢力，將人們投入到極端失衡的狀態中。但是他自己也承認這並不能說明他已經掌握足以清晰地解釋或預測這種情形的成熟理論，他還只是處於摸索階段。
預測困難之二在於預測模型的設定，主要是由於金融系統的多群體、多層次、多事件、非線性和時變動態本質，使得傳統的預測模型受到限制。數學方面涉及許多複雜深奧的理論和算法，遠非一、兩個數學家可以獨立完成的，更何況研究涉及信息技術方面的支持。
預測困難之三是在於預測與決策的依存關系，主要是為了做出投資決策而需要了解的局勢(總體環境)，實際上又是受到這些決策浴移默化的影響的，在參與某些事件的人的期望值與這些事件的實際結果之間，存在著不可改變的差異。有時，這類差異過於微不足道，人們幾乎可以視而不見；然而，在其他情況下，這種差異卻又是如此之大，例如證券市場等波動型市場，以致於能夠成為確定事件過程的關鍵因素。
預測困難之四是在於金融信息與獲得信息的方法不可以共享。證券業是金融界中一個歷史悠久的行業，國内外有關預測技術方面的書籍和文章並不匣乏。然而，我們幾乎找不到較為優秀的股市預測技術，究其原因不外乎如此，在股市中賺大錢的人無暇無心推介其獨門秘技，而拼命介紹者往往不是賺不到大錢就是還沒有賺到大錢的人。華爾街聚集著許多的數學天才，他們將自己的預測分析與實戰經驗融匯為理論、模型和指標，但是從來秘不示人。或許這就是為什麼多年來，許多研究者致力於非線性時間序列分析和非線性模型預測的證券研究，但是成果不顯著。在索羅斯後來成名後才暢銷一時的《金融煉金術》(TheAlchemyOfFinance)是這位金融大師畢生心血的結晶。但是，或許正是因為這本暴露思想的書和引人註目的招搖使其喪失了一世枭名。
因此，任何不考慮上述因素的預測方法，都應有待進一步研究。
五、股市預測的科學思維
對投資者而言，人在預測過程之中怎樣形成自己的思維方式呢?科學方法論的常識是：重視對信息的把握和對規律的認識；努力鍛煉、勤於思考、善於總結，形成科學的思維習慣和方式；借助現代技術增強自己認識事物和分析問題的能力和手段。預測本身要借助數學等方法論，例如有時我們可以通過抽樣設計和調查等科學方法來確定某種情況發生的可能性，同時也要借助於先進的信息技術手段。以下幾個基本原則可能會對從事預測研究的工作者有些啟發：
1、相關原則。建立在"分類"的思維高度，關註事物(類別)之間的關聯性，當了解(或假設)到已知的某個事物發生變化，再推知另一個事物的變化趨勢。最典型的相關有正相關和負相關，從思路上來講，不完全是數據相關，更多的是"定性"的。從總體上觀察，與股市高度相關的市場至少有期市、匯市、資本市場等。
2、慣性原則。任何事物發展具有一定慣性，即在一定時間、一定條件下保持原來的趨勢和狀態，這也是大多數傳統預測方法的理論基礎，如"線性回歸"等趨勢外推法。這些原則在證券市場上非常適用，甚至由於錯誤的自我強化使之非線性特徵明顯，每次矯枉過正，從而出現巨幅波動。
3、類推原則。這個原則也是建立在"分類"的思維高度，關註事物之間的關聯性。證券市場經常出現闆塊之間的輪動，某一只股票帶動所屬闆塊，該闆塊又帶動相關闆塊，最終誘發大盤啟動。同理，城門失火、殃及池魚的現象也舉不勝舉。但是類推不可以顧名思義，許多投資者僅僅由於某公司一改名為"XX高科"、"XX科技"或者剛置換了一點有科技含量的資產，就認為該公司變成了高科技公司。
4、概率推斷原則。我們不可能完全把握未來，但根據經驗和歷史，很多時候能大致預估一個事物發生的大致概率，根據這種可能性，採取對應措施。散戶、大戶和莊家投資博弈型決策都在不自覺地使用這個原則。但是可悲的是投資者偏好於實驗自己的判斷，源源不斷的新投資者進入，陸陸續續的老投資者的退出，形成了過度自信的投資者主導證券市場的局面。世界上根本不存在這樣的預測技術，它可以在任何一個期間、針對任何一支股票都是屢試不爽。我們必須分析數據依據、預測模型、設計原理、理論背景、應用範圍和不足之處等等，這對於預測技術分析方法的選擇是十分重要的。只有這樣，投資者才能夠準確、自如地選擇與運用技術分析指標。
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