概述

股价预测的意义

股票市场是经济的晴雨表，与国民经济发展密切相关，是投资者信心和国家经济发展潜力的象征和标志。从机器学习的视角来看，股票趋势并非没有规律的随机运动，而是受经济政治等多种外界因素和成交量、企业业绩等众多内部因素综合影响的理性市场活动。股市波动瞬息万变，股票市场的预测和分析与投资者利益息息相关。

机器学习总的来说分为监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习可分为“回归”和“分类”问题。在回归问题中，我们会预测一个连续值，也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。但总的来说，监督学习需要样本数据有“标签”，通过大量数据的学习，让模型在过程中发现不同“标签”对应的特征规律。非监督学习中，给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的，数据点没有相关的标签，算法的目标是以某种方式组织数据，然后找出数据中存在的内在结构。比如聚类，通过找到更简单的方式处理复杂数据，将复杂数据中的隐含结构发掘出来。强化学习是一种学习模型，AlphaGo使用的就是强化学习模型，与监督和非监督学习不同，它并不是通过大量数据学习内部的特征，而是机器自行与外界环境不停的互动，从而产生数据反馈并获得回报，机器会逐渐趋向于奖励并避免惩罚，在这个过程中不断学习适应外界环境，最终得出最好的行动方案。

股市预测任务并非通过单一的机器学习模型就可以实现准确预测，需要综合多种机器学习模型，充分利用非监督学习挖掘特征潜在结构，利用监督模型对所选特征进行精确拟合，最终通过强化学习方式让机器自行探索合适的模型参数，以收益为反馈，训练机器学习模型以达到准确预测股市波动的效果。综合研究和运用机器学习各种模型并应用于股市预测任务，对于准确判断股市趋势，实现投资收益最大化具有十分重要的理论意义，也是人工智能辅助人类决策的必经之路。

准确预测股票市场中包括股票价格指数和股票价格的运行态势，对于政府宏观管理而言，可以在一定层面上监测和引导股票市场的平稳运行，降低市场风险，从而促进实体经济的健康和平稳增长。

在进行股票投资时，投资者会获得与其承担的风险相对应的回报，预期回报率与风险之间是一种正向的互动关系。因此，对股市和个股进行认真的分析才能降低投资风险，获得投资效益。对于投资者而言，算法得出的预测结果对其做出有效的投资策略有着很好的参考价值，这样可以在一定程度上减少股票市场中盲目投资的现象，减少投资者的损失，降低他们的决策成本，对于提高股票市场中投资者的理性程度有很高的现实意义，也满足了市场上的一大需求。