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假設我認為股價歷史不能反映未來，我不該使用Prophet或機器學習來預測股價，對不對
ChatGPT said:
沒錯！如果你認為股價歷史不能反映未來，那 Prophet 或機器學習預測股價就沒有意義。 🚫📉

📌 為什麼 Prophet 或機器學習不能準確預測股價？
機器學習依賴歷史數據 📊

Prophet、XGBoost、ARIMA 這些方法都假設「過去的趨勢、季節性、變化模式」可以幫助預測未來。
但 如果市場是隨機的，歷史模式無法延續到未來，這些模型就會失效。
市場是「動態調整」的 🔄

機器學習適合 結構性模式穩定的系統（如氣象預測、電商銷售、財務現金流）。
但股價每天都受到「新聞、政策、經濟狀況、投資人情緒」等影響，模式一直在變，這些影響無法從歷史數據中直接學到。
股價存在「隨機漫步（Random Walk）」特性 🎲

金融理論（如「有效市場假說」）認為 股價變動是隨機的，無法根據過去預測未來。
Prophet、XGBoost 都不擅長預測隨機事件！
即使機器學習找出模式，市場會反應並破壞它 🚀💥

假設 XGBoost 發現一個「股價上升前的訊號」，那麼交易員會搶先買進，導致這個模式失效。
📌 什麼時候 Prophet / 機器學習 可能對股價預測有效？
長期宏觀趨勢預測 📈

如果你預測的是 產業趨勢，而不是短期價格，機器學習可能有效。
例子：
預測「整個市場的總交易量變化」。
預測「哪類股票在經濟衰退時表現較好」。
輔助交易決策，而不是單獨預測價格 📊

機器學習可以用來預測「波動性」「資金流向」「市場情緒」，而不是直接預測股價。
例子：
預測「某家公司財報發布後，股價 3 天內的波動大小」。
預測「市場恐慌指數（VIX）是否會上升」。