简单说：预测美股比预测天气更难。

原因可以从几个维度来对比：

天气预测

物理规律：天气本质上受物理规律（流体力学、热力学等）控制。虽然系统是复杂的“混沌系统”，但它有底层规律。

数据量大：气象卫星、雷达、气象站每天产生海量数据。

模型成熟：数值天气预报（NWP）模型几十年来不断优化，现在短期（几天内）预报相当准。

误差增长：随着时间增加，误差会指数级放大。比如，7天内还算可靠，但一个月后的天气就很难精确预报了。

美股预测

没有固定规律：股市不是纯物理系统，它受人类行为、心理、政策、地缘政治、突发事件等影响。

信号极弱：即使有些统计规律（比如动量、均值回归），也很容易被市场参与者消化掉。

数据不对称：不像天气，金融市场数据并不是“完全公开+无限精确”，很多信息是不对称的。

自我破坏性：一旦某个模型或规律被大家发现并利用，规律就会消失或反转。

长期不可预测：短期可以有一定统计优势（像 Jim Simons 那样），长期基本更接近随机。

结论

短期预测：天气比股市更容易。

长期预测：天气有规律限制（虽然混沌），股市则几乎不可能准确预测。

所以一句话：

天气是混沌的自然科学问题，股市是复杂的人性与博弈问题。后者普遍更难。

但是华尔街机构经常使用另类数据（Alternative Data）指的是那些不属于传统财报或公开资讯的数据来源，比如信用卡交易、位置数据、卫星影像、气象模型等。来预测大宗商品价格，请世界一流的气象学团队，预测未来几周的天气变化，以评估对农业或能源供给的影响，然后下注获利。