1．缺乏统计合理性。
无论外推模型还是因果模型，都基于统计学，有一整套的统计检验，具有显著的统计意义，而这正是神经网络预测的明显不足，它无法给出预测值的区间。无法检验估计值的可靠性。相信结合统计学的神经网络预测研究将具有重要的意义。
四、证券市场预测的四大困难
我们对自然世界的预测与对金融世界的预测似乎是不同的，至少有四大困难需要克服：
预测困难之一是在于人们对于世界的理解总是不完善的，因此预测也总是不准的。索罗斯耗尽心血所构思的那些想法使得每一个人都大感困惑不解，实际上，他的主题思想就在于，我们对于生活其中的这个世界的理解从根深蒂固的层面上看，是相当不全面的。索罗斯认为，区别准平衡和极度失衡两种状况，对于投资者来说极其重要。两者之间的分野十分模糊，常常有一些力量和势力，将人们投入到极端失衡的状态中。但是他自己也承认这并不能说明他已经掌握足以清晰地解释或预测这种情形的成熟理论，他还只是处于摸索阶段。
预测困难之二在于预测模型的设定，主要是由于金融系统的多群体、多层次、多事件、非线性和时变动态本质，使得传统的预测模型受到限制。数学方面涉及许多复杂深奥的理论和算法，远非一、两个数学家可以独立完成的，更何况研究涉及信息技术方面的支持。
预测困难之三是在于预测与决策的依存关系，主要是为了做出投资决策而需要了解的局势(总体环境)，实际上又是受到这些决策浴移默化的影响的，在参与某些事件的人的期望值与这些事件的实际结果之间，存在着不可改变的差异。有时，这类差异过于微不足道，人们几乎可以视而不见；然而，在其他情况下，这种差异却又是如此之大，例如证券市场等波动型市场，以致于能够成为确定事件过程的关键因素。
预测困难之四是在于金融信息与获得信息的方法不可以共享。证券业是金融界中一个历史悠久的行业，国内外有关预测技术方面的书籍和文章并不匣乏。然而，我们几乎找不到较为优秀的股市预测技术，究其原因不外乎如此，在股市中赚大钱的人无暇无心推介其独门秘技，而拼命介绍者往往不是赚不到大钱就是还没有赚到大钱的人。华尔街聚集着许多的数学天才，他们将自己的预测分析与实战经验融汇为理论、模型和指标，但是从来秘不示人。或许这就是为什么多年来，许多研究者致力于非线性时间序列分析和非线性模型预测的证券研究，但是成果不显著。在索罗斯后来成名后才畅销一时的《金融炼金术》(TheAlchemyOfFinance)是这位金融大师毕生心血的结晶。但是，或许正是因为这本暴露思想的书和引人注目的招摇使其丧失了一世枭名。
因此，任何不考虑上述因素的预测方法，都应有待进一步研究。
五、股市预测的科学思维
对投资者而言，人在预测过程之中怎样形成自己的思维方式呢?科学方法论的常识是：重视对信息的把握和对规律的认识；努力锻炼、勤于思考、善于总结，形成科学的思维习惯和方式；借助现代技术增强自己认识事物和分析问题的能力和手段。预测本身要借助数学等方法论，例如有时我们可以通过抽样设计和调查等科学方法来确定某种情况发生的可能性，同时也要借助于先进的信息技术手段。以下几个基本原则可能会对从事预测研究的工作者有些启发：
1、相关原则。建立在"分类"的思维高度，关注事物(类别)之间的关联性，当了解(或假设)到已知的某个事物发生变化，再推知另一个事物的变化趋势。最典型的相关有正相关和负相关，从思路上来讲，不完全是数据相关，更多的是"定性"的。从总体上观察，与股市高度相关的市场至少有期市、汇市、资本市场等。
2、惯性原则。任何事物发展具有一定惯性，即在一定时间、一定条件下保持原来的趋势和状态，这也是大多数传统预测方法的理论基础，如"线性回归"等趋势外推法。这些原则在证券市场上非常适用，甚至由于错误的自我强化使之非线性特征明显，每次矫枉过正，从而出现巨幅波动。
3、类推原则。这个原则也是建立在"分类"的思维高度，关注事物之间的关联性。证券市场经常出现板块之间的轮动，某一只股票带动所属板块，该板块又带动相关板块，最终诱发大盘启动。同理，城门失火、殃及池鱼的现象也举不胜举。但是类推不可以顾名思义，许多投资者仅仅由于某公司一改名为"XX高科"、"XX科技"或者刚置换了一点有科技含量的资产，就认为该公司变成了高科技公司。
4、概率推断原则。我们不可能完全把握未来，但根据经验和历史，很多时候能大致预估一个事物发生的大致概率，根据这种可能性，采取对应措施。散户、大户和庄家投资博弈型决策都在不自觉地使用这个原则。但是可悲的是投资者偏好于实验自己的判断，源源不断的新投资者进入，陆陆续续的老投资者的退出，形成了过度自信的投资者主导证券市场的局面。世界上根本不存在这样的预测技术，它可以在任何一个期间、针对任何一支股票都是屡试不爽。我们必须分析数据依据、预测模型、设计原理、理论背景、应用范围和不足之处等等，这对于预测技术分析方法的选择是十分重要的。只有这样，投资者才能够准确、自如地选择与运用技术分析指标。
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