现有的TSF算法很多,但如果想将这些算法直接运用到股票交易的预测中,那不给你底裤亏光都算是不错了,
毕竟如果真这么简单的话,研究这些算法的人,一个个早就变成亿万富翁了。
主要的难点其实可以总结为两个。
第一个就是高质量且海量的历史数据,这个其实不难搞,就是麻烦,毕竟要把他们整理成可以训练的数据还是需要一些处理的。
第二个就是算法本身了,别看很多论文里把自己的算法吹的有多牛逼,但那都是在特定数据集上的结果,
事实上很多算法别说换数据集了,哪怕是稍微调整一下数据集的数据分布,结果都会大为不同。