机器学习到底是否适合用于金融数据？看看大佬们怎么说

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上个月最后一次看到书上的这段内容之后，就没有再翻过《python深度学习》这本书，觉得信仰没了。我本相信机器学习在金融市场的数据量化交易上拥有无限可能，但Keras之父并不认为机器学习对金融市场有效。并用了一个经典的比喻：“靠观察后视镜是没办法开车的。”

如果是别人说的也就算了，毕竟是Keras之父，毕竟以后准备用Tensorflow作为数据分析的主要工具。突然觉得自己走错了路。

颓了一段时间后，打算翻翻之前看过的量化投资书籍，再去看看偶像西蒙斯的书来帮助自己重拾信仰，然而竟在书中发现了同样一句话，而本书中作者恰恰用西蒙斯大奖章基金的成功反驳了这句话，看完后感觉重拾信仰。

最后，坚定信念，书还是要继续看下去。或许Keras之父只不过曾经是投资上的失败者，所以得出了他自己的结论。而西蒙斯用他的成功事迹帮金融民工建立起在人工智能学习道路上走下去的信心，毕竟Keras之父用都用LSTM写小说了，有规律可循的时间序列预测又有什么不能实现的呢？