“时序算法预测股价”为什么是个伪命题？给你说透

#人工智能 #股指预测 #时序算法

今天我看到一篇公众号文章，介绍了他的股指预测模型。

他原文是这么写的：

“我们探寻了多种预测股价的方式，像 Facebook 的 Prophet 等预测工具、SARIMA 模型等统计手段、多项式回归等机器学习策略，还有基于人工智能的循环神经网络（RNN）。在众多人工智能模型与技术里，我们发现长短时记忆（LSTM）模型能带来最理想的结果。”

股票价格的背后逻辑：

股票价格的形成机制可以从基本面和交易面两个维度解析。

从基本面来看，股价是对上市公司当期及未来经营状况、盈利能力和现金流的预期定价，反映了企业内在价值；从交易面来看，机构投资者的大额交易行为会带来显著的流动性冲击，其买卖盘口的深度和委托量的变化直接影响价格发现过程，进而形成短期价格波动。

这种基本面驱动与交易面互动的双重机制，构成了股票市场定价的核心框架。因此，全面的投资分析需要在把握企业基本面的同时，密切关注机构资金的流向和持仓动态，从而更准确地评估股价的运行趋势。

LSTM等深度学习模型在时间序列预测中的局限性不容忽视

其本质是通过神经网络结构对历史数据进行周期性和趋势性的拟合，但无法对构成股价的根本驱动因素进行实质性理解和判断。这些根本性因素包括：企业的商业模式、竞争格局、治理结构等基本面要素；宏观经济环境、产业政策、地缘政治等系统性因素；以及市场情绪、投资者行为等社会心理因素。

从技术层面看，LSTM模型存在以下固有缺陷：

1. 模型的预测能力严格受限于训练数据的历史区间，难以应对市场结构性变化

2. 对于地缘冲突、重大政策转向等黑天鹅事件缺乏预见性

3. 在复杂的市场环境下，容易出现过度拟合历史数据的情况

4. 市场噪音和异常波动会显著影响模型的稳定性和可靠性

时序数据分解：