首先，要感谢@NsssL ，@胖咪咪 ，@tomhank-不预不辩 ，@山林带刀、@永贞投研 等多位球友，没有你们的支持，估计预测准确率就没有这么高了。
 
    然后，我们总结了3月15日至4月15日，共23个交易日的预测准确性：
    沪市，共预测23次，预测准确了18次，总准确率为78.26%；
    创业板，共预测23次，预测准确了17次，总准确率为73.91%；
    详见下图：  
   
    其中，共有14天，是两市都预测准确的，两市准确率为60.87%；
    4月7日至4月15日，已经连续7天，两市都预测准确。（这个确实是运气比较好，若明天被正反手打脸，也很正常，毕竟机器学习，都是概率论）
   最清晰的预测，是4月7日的中大跌和4月11日的中大涨，模型给出的结论，完全符合盘中走势；（详见原创专栏）
   只有3月29日，两市都预测错了。

接着，我们说明下节操：
      1、我们的预测都发布在开市前，一般在9点10-20分发布，然后只评论不修改，欢迎大家关注我，嘿嘿。
      2、我们的每天预测都保存在我的“原创专栏”里面，大家可以查看发表时间，进行追溯。
   
  
 
  最后，解释下原理：
  之前我写了一段解释，我们都觉得很好，分享给大家：
   就像我们也很难描述AlphaGo为何下这一步一样。机器学习和神经网络的算法，我们也没法控制。
    我们的模型设计思路，有点阴谋论：
    1、在不考虑长期基本面向上的情况下，每天的博弈中，散户往往是被割韭菜的一方。因此，庄家就要通过干涉股票走势，来吸引散户进来（毕竟散户永远不陪他玩，他是赚不到钱的），因此，“每天的走势”和“散户的心态”之间，应该有一个奇异的模型，类似于均线系统等等。

    2、但任一一只股票，庄家的实力远远胜过散户，散户没有博弈的地位。因此，我们取了股票的集合，即股指作为模型拟合对象。

     因此，我们通过长时间的采集、清洗，输入散户心理，和每日股指信息，计算机逐渐（自我标榜下）能看懂其中隐藏的模型，虽然它也无法描绘出来。

     再简单说，股指是y，散户心理的一系列因子是x，我给计算机一大堆的x和y，计算机逐渐总能拟合出一个或多个F(x)来，使F(x)逐渐逼近y。
      F(x)就是我们的预测模型。我们通过输入x，就能算出（F(x)-y（t-1））大于0和小于0的概率。
      当然，这毕竟只是模拟，只是建模，永远会有误差，比如国家队入场，比如黑天鹅事件。