随机森林，是投票表决，必定会让小概率时间的发生概率更加小。
闪电
闪电由高云层到低云层，而经济的发展，沿着时间线，必然也有一个趋势，类似于电势。
横向趋势
纵向趋势
电阻
电流走最短，遇到阻碍，并且产生热量。
弹球，碰撞
各种指标对于折线图的影响，是否可以类比成小球的弹性碰撞的运动轨迹。
热传导
股市，或者舆论产生热量，而热量必定将朝着平衡的方向，从高温流向低温。这个过程中，寻求热平衡，但是实际上，热平衡在经济上几乎无法达到。至少在短时间之内。因此可预测
的信息都是不平衡状态。
腊肉
狗追着腊肉跑
人追着利益走，
机会
新科技的激励与传统行业的衰败
一瞬
人的经济在短时间看是混沌模型，就像是天气一样，但是这局限于人的寿命和时间的流逝错觉。可能人们本身的对于时间的感知就是放慢了的，这可能是由于我们的器官局限。但是相对于宇宙的发展来说，这都不过是一瞬间的问题。所以究竟是微观还是宏观，这不应遵循于人的感觉。
量子力学
衰变，黑天鹅。像特朗普这种黑天鹅事件，对于全球经济的影响是巨大的。总之使用随机森林会忽视黑天鹅事件，更像是一种加速大概率事件，使得事情的发展朝着两极分化的方向去走。所以，使用原子衰变，不至于导致一步错，步步错的结局。
多重预测，使用。
我们总是把勤奋作为美德，是否有时候考虑过多而使得变量交互错杂了呢。
对应特定的问题，都使用相同的统计指标是作为一种通解，便于人们按照思路解决问题。同样也会使得分析同一化，所以是否可以在变量考虑到极致的时候，考虑把变量缩减，比如将两个或者多个变量合成一个或者相对更少呢。
经济毕竟是互相影响的，所以16个数据其实是16组数据。
模糊渲染
大趋势可能不会变，模仿大触的鼠绘，先渲染，再逐步逼近，则首先使用宏观，最后使用微观。
PS：
如此看来，电阻可能更有意思，因为电阻还会发热，反过来热平衡。电阻本身也被温度影响。这样叠加作用，解热平衡方程？
而肉怎么分布，影响人怎么走。即机会，新科技激励与行业衰败。
挖掘人类的劣根性。用贪心。
所以如何解释机器学习呢？
实际上我们预测的失败之处，恰恰可以利用一下。我们假设给定足够多的参数的情况下，可以完美预测所有曲线，即机械决定论。所以我们首先使用18年数据预测19年，接着用生成的19年曲线去预测20年，那么20年发现的实际情况不符合的情况，一定是由于19年的预测不准确导致的。那么，只要找出19年和实际19年的差异之处，比如哪一个点和实际偏离最大，那么这就是最可能导致20年预测失败的原因。这得是在其他点变化不大的情况下。
当然我觉得也是可以这样一步一步去逐渐把模型给磨光。。。。
当然么，可以用这个去找。
也可以直接把预测值作为一个散列参与预测，因为可能预测值比实际值有更好的预测效果。
微观世界的当前的研究发现和宏观世界不一样，实际上是因为围观世界更加复杂，我以为给定足够多的参数的话，并且对于围观系统不加干扰的话，就一定可以得到准确的微观世界的结果。那么我们该如何研究微观世界呢？离散数学有同态同构的概念，我想可以利用一下，宏观世界之于人类世界，与人类世界之于围观世界，我希望他们是同构的。那么经济学的宏观曲线，我希望也是和人类世界与微观世界的某种曲线是相似的。比如电磁波的波动曲线，
那么或许我可以模仿蚂蚁算法，搞一个，小电流算法。电流会产生热，热会遵循热量传导方程。然后改变一下周围的电阻，然后小电流们都会相应改变行程。