抛砖引玉
将IT用于风险投资以及风险分析，需要通过数学理论建立数据处理模型，然后通过programming来具体的把这个模型从数学理论变成一套软件分析系统。我以前自己研究的时候，想到过2个分析方向或者分析角度：
1.就是我以前提到过的衰竭理论。也就是不管多头还是空头市场，都有衰竭的时候。利用数学的方法把找到衰竭的拐点或者说是临界点。
2.IT里面通常用的是2进制算法，股市是不可能用2进制的，而fuzzy logic和 neural network可以作为建立模型的理论依据。从技术分析角度来看，有一种基础知识叫做“形态”或者“形态组合”，如十字星，大阴，大阳，射击之星，吊线，长下影线，三角形整理，楔形整理等等都是可以作为这个模型的input。当模型算出来的output达到的概率越大，也就是说投资风险越小。
2 个回答
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个人感觉模糊数学适合于解决数学模型明确但标准不明确的问题，神经网络适合于解决确定性但输入输出关系复杂的问题，对于股市似乎都不大适用。