大家好，作為一名性能測試工程師，平時也要想想怎麼副業賺錢。畢竟有了某廠34歲的經驗後，一定要想辦法給自己留條後路。

炒股也是作者愛好的一種投資方式。但是對於長期在股市裡的人來說，能活下去已經不簡單了，掙錢的都是高手。作者在剛也畢業的時候就入市了，那會兒就想有沒有類似公式的東西，供我參考，躺著賺錢。然而現實是殘酷的，至少目前還不存在這種公式，直到機器學習的出現。

什麼是機器學習

舉個形象的例子，比如作為一個人來說，當我看到了一隻鳥的時候，我說："這是鳥"，但是機器看到一張鳥的圖片後，是無法判斷的。需要先給它大量的圖片進行訓練，經過成千上萬張圖片訓練後，告訴機器，有翅膀的，尖嘴的，兩條腿的，能飛的，就是鳥！機器在看到你給的圖片後，就會回覆"這是鳥！"。

股市目前現狀

現在股市中有沒有類似的工具呢？咱們在同花順中能看到一個叫做公式的工具，這個就是可以通過編寫簡單的公式幫咱們選股的，很多機構也在用。其實這個公式主要就是表達了："xxx股票很牛了，有潛在的升值能力，趕緊買"，大家在通過自己的判斷，選一隻看的順眼的股票。但是這種投機性還是很強。

機器學習在股票中的意義

在股票中是沒有機器學習、深度學習這種詞的，這些給IT人士說的。對於其他領域的人來說，叫做量化交易，也就是我們通過對一隻股票的很多特徵進行收集，然後進行分析得出想要的結果。

比如：某股的市盈率、每日換手率、成交量、macd值、股票的年報等等很多參數。其實就是一個更加複雜更加高級的同花順公式，裡面包含了很多作者都看不懂的算法。

然而，實際的預測準確率卻很低(尤其是A股)，這是為什麼呢？為什麼機器學習在圍棋、象棋等領域已經能戰勝人類了，然而在股市中卻一敗塗地？

作為作者自己覺得，並不是機器學習的問題，而是在於我們的特徵選取是否正確！除了幾百個常見股市特徵外，還需要考慮外界因素。比如國內政策，國外政策，自然災害等等。

自從瞭解了量化交易的原理後，作者就不再想這種捷徑的事了。還是想想怎麼在技術上成為大牛吧。