我自己本身沒有做股票投資
但因為我研究方面會接觸許多機器學習的技術也常會看一些相關的文章
目前學術領域
使用類神經網路從data 去作參數擬合技術已經非常成熟了
如果能找到一個好的理論模型
要從巨量的歷史交易數據去擬合出參數 目前的技術應該不是困難的一件事
但這個模型的數學型式就非常關鍵了
一個好的或是不好的理論模型對於你的參數擬合結果 都會產生頗大的影響
想請問 目前金融市場和股市 是否是欠缺這樣一個普適性的理論模型?
而不是在於擬合參數的數值技巧上 (大數據 人工智慧等等)呢?
能不能討論一下?