股票交易中AI 機器學習 續

前麵說了，ML非常簡單，你可以看看附圖。一分鍾可以出結果。我做一頓飯還得幾小時。

機器學習模型的出現，如支持向量機（SVC）、隨機森林（RandomForestClassifier）和XGBoost，似乎為這一目標帶來了希望。然而，盡管這些模型在許多領域都展現出了強大的預測能力，但在股票預測中，它們的可靠性卻受到了諸多挑戰。

股票市場太複雜，數據有太多噪音，規律變化太快，機器學習模型很難準確預測。

一句話，千萬別迷信什麽AI機器學習。如果有人談到AI交易，多半不可信。機構所以能賺錢，一是資金池子大，能夠獲得FED印錢的紅利。二是利用大資本玩小資本和散戶。大魚吃小。