最近学习python在金融里的应用，看了好几篇同类型或内容相同的文章，说是用SVM、回归和神经网络等模型来预测HS300指数的涨跌趋势。基本逻辑大概都能懂，可有一个问题始终没搞明白。这些文章里提供的都是历史数据，你将历史数据分为训练集和测试集，然后用训练集跑得不亦乐乎，得到了一个所谓的模型。接着用测试集去测试这个模型的正确率。OK，测试集也能证明你的模型算是比较优秀吧，有时正确率也比较高。可最关键的问题却没有一个人提，就是这个模型即使再优秀，没地方用也是没啥意义的啊？！我到哪去给你找个未知的开盘、收盘、最高、最低的指数数据来让你预测它是涨是跌？抱歉，应该说，我知道上述数据的时候，其实我已经知道它是涨是跌了，你还预测个毛啊！？有没有哪位大神能给个指点？？
