短时间内不可以。首先，金融市场本身很难预测，这背后的原因挺多的，从数据角度，数据分布的演变，样本量小，事件信息难量化，噪点多，等等，都会为机器学习预测金融市场增加难度。除了基本面、技术面因子能够由市场取得，政治因素、投资人恐慌或乐观程度往往会造成模型难以评估的结果——这是机器不擅长，而要靠人工评估的部分。退一步说，即便模型能做出趋近于完美的预测, 由于执行上的效率性、费用等问题, 都有可能造成看似美好的方案实际上却不可行——“模型是否算得准市场”与“如何做投资”是两回事。因此我们或许应该把机器学习算法作为投资辅助, 而非将其视为一个能稳赚不赔的“神器”。