金融时间序列预测：挑战与方法

金融时间序列具有'歧义性'、'非线性动态结构'和'混沌运动'，使得预测变得非常困难。股市和加密货币指数取决于许多宏观经济因素，如'政治变化'、'经济总体前景'、'投资者预期'以及其他指数的'投资偏好'和'动向'，使得指数预测变得非常困难但也很有吸引力。许多研究使用传统方法和机器学习算法，如'人工神经网络'(ANN)、'支持向量机'(SVM)、'朴素贝叶斯'(NB)和'随机森林'(RF)来解决这个问题。