基于神经网络预测股市有可行性吗在股市的数理预测方面，还有其他类似的理论在应用吗( 二 )
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结论本文分析了异质自回归模型的潜力，包括跳跃预测实现波动率（RV）。对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明，基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。
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■网友
最近在研究神经网络。我觉得股市这种突发情况太多的数据序列，用神经网络来预测得不偿失。比如，某个神经网络模型训练到能够预测明天的股价成功率到51%。那么就可以用大量的买卖操作来保证有收益。但是如果突然某只股票由于某种原因暴跌，很容易就把之前赚的赔进去了。我觉得预测股票这种东西，还要加上舆情监控指数比较合适。也就是不仅仅分析时间/价格序列，还要加上舆情指数。但是监控舆情这个东西的工作量就比较大了。
■网友
神经网络用来预测股市挺好用，可是结果的正确率很大程度上决定于选择的神经网络input/features。由于是time series的预测，需要考虑lag variables 不过个人觉得ARIMA那些传统的方法也还行
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