神经网络预测股票走势是否有可能(预测股票走势，能否用神经网络)?

同时，我们需要明确任务的要求和目标。预测股票走势不是一个确定性问题，而是一个不确定性较高的问题。因此，我们需要根据任务的需求和目标，决定预测股票走势的精度和置信度的要求。如果要求比较高的精度和置信度，那么模型需要更多的数据和更先进的算法。

基于以上考虑，我们可以采用一些基本的机器学习模型来预测股票走势，如线性回归、决策树、支持向量机等。同时，我们还可以使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，以获得更好的预测效果。但这些模型都只是尽可能逼近数据和任务的上限，不能保证完全准确地预测股票走势。

因此，我们需要在实际应用中不断调整和优化模型，以获得更好的预测效果。同时，还需要注意数据的可靠性和完整性，避免因数据不完整或质量不佳而导致的预测误差。