对于股票来说为什么说股票不能通过机器学习来预测？

随着时代的进步和发展期货合约股票，现在大都是科技化的时代了，在有些人认为机器可以对于预测和学习肯定比人类要更精准，虽然说股价和金融政策两边都有关系，这也和公司的经营状况有关，跟股市上买卖双方的想法肯定是有关系的，如果把这些指标一层一层的破解，就会有很多细小的规律了，如果收集这些数据，并且这些数据足够的话，真的不可以预测的嘛？

首先机器学习包括三个要素：输入变量、输出变量，以及连接它们的模型了期货合约股票。然后就是大多数会把这划分为训练集、验证集和测试集。在传统上机器学习担心的是怕过度的重合，但是也有一些机器学习方法不大害怕过度重合的。

比如变量数目和变量结构，远超数据量，就不会出现过度重合的问题，这也是很多深度学习敢于大力出奇迹的原因，因为有这个双下降作为保证期货合约股票。否则，传统那种验证集的方法，在中间找一个最优的话，这样就是之前欠拟合，如果之后的话就过度拟合了，对于大多数人而言这个就过于玄学了。如果你说大胆加，越多越好，这样的话人们反而更加放心了。

如果说是强化学习那一套，本质上也不怕什么过度拟合，因为样本基本上采用一定的机制蒙特卡洛生成，不存在什么太离谱的噪音了；而且没有什么训练集和测试集了，更多的都是打游戏了，分越高肯定是越好的了，因为每次的场景都是固定的模式生成的了期货合约股票。