为什么我用lstm，svm，ann来预测股价，效果都非常好？
首先做时序分析，上来就得先做平稳性检验，单位根序列不能乱用...   所以你得先对股价做对数差分，要预测也得预测 log return, 你的features 也得是stationary的， 否则搞机器学习就容易搞成XJB Learning. 其次，模型的选择，金融时序是信噪比非常低的，所以模型的参数肯定不能太多，造成过拟合； feature的选择也是如此，不能乱设features..  比如一年以前的股价涨跌幅，对预测明天涨跌幅能有啥影响？  如果是ML的模型，Lasso这种应该就可以了.. 最后，怎么评价模型好坏，还是要看outsample的结果，模型对 t+1期预测的 log return的R方，而不是看股价的绝对值..... 你这个明摆着就是没做任何差分处理 直接用原始股价绝对值就开始搞了.....你导师看了竟然还说是用真实值预测的哈哈哈哈   细品一下太欢乐搞笑.....    而且还要预测180天...   你导师真的是导师中的F35 可以垂直上天....... 补充一下： 关于有人说机器学习不需要平稳性假设的，我的观点是只要你是做时序分析，就必须保证所有的变量是stationary的,  这个是时间序列分析的要求.     如果非要说机器学习不需要考虑平稳性，可以随便加各种features， 那就搞吧...   祝实盘好运...