作者多了总觉得不靠谱

当时在verycd上逛久了，突然看到这本书，眼前一亮：看上去像是牛人的文章，就下载下来翻了翻，不大懂，于是搁置一旁。近日恰巧在做相关的设计，就重拾这本书又仔仔细细的翻了一遍。

书的整体还是不错的，国内比较高的水准，将文字处理和价格预测两个方向做到了一起，而且结果都很漂亮。

感想挺多的，随便说点。
几个作者写书，总是不大好。每个人几乎都各写各的，模型倒是多，但就是“博而不精”，很多地方没有统一，比如预测方向（涨跌）准确率，有的写ds，有的写hit ratio。更何况，很多东西都没写清楚：如第6章中作为输入的技术指标的参数取值，前后都没有提到。我用这些技术指标的经验取值做了同样的预测，很遗憾的是，无论怎么做c/g/ε（我做了暴力网格搜索），预测精度都只能到52%。平均预测精度在46%左右（非常差），而作者可以达到89.29%的预测精度。
要知道我看过的同类论文里，最好的也就堪堪80%[1]，而且这80%也十分可疑，而这里连数据都不给清楚，为什么要进行这样的参数取值也不写，怎么进行归一化的也不说，就给了一个90%的准确率，实在是有点太不负责。


[1] Chi-Jie Lu, Jui-Yu Wu (2011). An efficient CMAC neural network for stock index forecasting


后记：
笔者前一段不得已去查了下写书的三人，发觉都不是小菜，第二人更是发了接近200篇论文（130+的SCI）……唉，可是还是这样的结果。。
后记2（2012/6/6）：在书最后的滚动测试系统，很明显的含有“明日”的未来因素，意即包含有下一天的数据，否则它的数据特征不可能是预测时间越长准确率越低。必须说明白的一点是，在金融预测中，预测时间越长准确率是越高的。