AI 到底能不能預測股價？應該不少人對這個主題都很好奇，最近在整理一些以前使用過的工具，大概兩年多前做 AI 預測股價的專題時，使用過這個 open source 的 library，就直接整理了一下數據，寫這篇文章
Facebook Prophet
Prophet 預言家是 Facebook 官方發表的 open source library，用於時間序列預測，可以使用的語言為 Python 或 R，既然是時間序列預測，第一個直覺就是如果拿來預測股價會是什麼結果？
Prophet 優點
- 很簡單，不需要自己建模，FB 已經把模型訓練好了
- 提供歷史週期的比較
實測 台股加權指數
回測時間：1999-07-02 至 2022-09-02 (24年)
我知道看這個 blog 的朋友不見得會寫程式，所以我把完整程式碼放在 Colab，【連結在這裏】，如果不知道 Colab 怎麼用的話，可以先看之前的教學【Google Colab(Colaboratory) 簡易教學】
預測走勢圖
黑色是實際的走勢圖，藍色的是預測值，然後看起來很像布林通道的區間是預測的上下限，一般的 AI 預測要將資料先分成訓練資料和測試資料來驗證，不過這篇文章只是好玩(而且肉眼就看得出來很不準)，就直接把全部的資料都當成訓練資料了
趨勢
這張圖比較有趣一點，以「年」來看，就是一路向上，符合指數型長期投資報酬為正的說法，以「月」來看，倒是看出通常上半年的報酬比較好的結果
準不準
應該也不需要我解說了
有沒有預測出 2020 的新冠肺炎下跌 => 沒有
有沒有預測出 2022 的升息通膨下跌 => 沒有
藍色線後幾年差不多就是緩慢的慢慢向上，甚至最近的收盤價預測值還接近 17000，和實際的價格差了快 2000 點
AI 能不能預測股價
回到標題，AI 不管是 machine learning 還是 deep learning 到底能不能預測股價？
換個類似的問題，大家覺得「技術分析」能不能預測股票的後續走勢？
這很難有正確的解答，很多「技術分析無用論」的說法，但還是不少投資人很熱衷去學習技術分析，講講我的想法
不管是 AI 或是技術分析都無法預測股價，但要從投資市場賺錢從來都不需要預測股價
寫過交易策略的人應該都知道一個能賺錢的交易策略和預測後續走勢通常無關，也常常和勝率無關，重點只需要找出買賣點，然後讓賺的錢比賠的錢多就可以了，
而技術分析通常對這個決定是有幫助的。AI 其實也差不多，重點在如何產生交易訊號，然後讓交易訊號產生的交易回測出來的獲利能在誤差範圍外，其實就夠了
有打算寫一個系列的技術分析指標(均線、KD、RSI、MACD、布林通道)的教學和回測文章，然後將技術指標導入 deep learning 的特徵產生交易訊號做回測。算了，聽聽就好，你們也知道這個 blog 的產文速度...
