目前預測股市的技術瓶頸在哪個部分? - 股票

※ 引述《davidwales (cluster)》之銘言：
有沒有一種技術能預測Randy Johnson某天會投球打爆小鳥？
有沒有一種技術能預測一場棒球賽的安打數/三振數/比分？

想想看如果存在一種技術能預測上面的情況，
理論上它必須盡可能監測各種資訊，包括球員當天的身體情況，當日氣候條件，球棒使用
情況，當天棒球的彈性係數。而要預測會不會有飛鳥被擊中甚至必須監控球場方圓數十里
的鳥類。

因此這種技術只是理論上存在，
要收集近乎無限量的資訊，
並避免多次迭代產生的chaos，
現實中可說是亳無實現的可能，
除非打開時空通道直接看到未來。

連一場棒球賽都不可能準確預測，
要精確預測複雜度更多上幾個數量級的股市，
那更是不可能。


: 我目前看下來
: 從科學研究角度預測股市有幾個方向
: 1. time series
: 2, Machine Learning
: 3. 複雜和系統科學
: 4. 經濟學和金融角度
: 有人知道目前的技術瓶頸卡在哪個部份嗎?
: 1 包含各種時間序列模型 RW AR ARCH MA GARCH ARIMA 來做未來序列的預測
: 2. 用神經網絡和深層神經網路做時間序列上的預測
: 3. 從統計學和複雜網絡結構分析金融的結構和拓樸性質來做預測
: 4. 經濟學和各種金融的背景領域知識
: 也有很多是結合上述四個部分來做研究和分析預測的
: 有沒有上述四個領域之外 可以嚴謹研究分析金融股市的時間序列的科學方法?
: 能否分享?
: (我最近有篇文章需要寫這個部分,如果可能我會把各位提供意見放到裡面去)
: 感謝!!!!

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