흔히 날씨를 예측하는 방법으로는 슈퍼컴퓨터를 이용하여 대기를 지배하는 방정식과 각종 변수들을 지구 모형에다가 집어넣은 후 기상 모델을 돌려 얼마간의 날씨를 예측하는 방법이잖아요? 이런식으로 어마어마한 양의 계산을 통해 뽑아낸 아웃풋이 결국 예측되는 기상 상태이구요 결국 이런식으로 예측되는 날씨는 나비효과를 고려한다 하더라도 각 변수들이 대기에 영향을 주는 정도가 각기 다르다보니 뜻밖의 자잘한 변수를 놓친다고 하더라도 어느정도 정확도는 나오는 편이구요.. 그런데요 기상 모델과 마찬가지 맥락에서 주식의 증권지수를 슈퍼컴 같은걸 통한 모델의 계산을 통해 단기간 예측하는 모델링이 과연 가능할지 궁금해져서요.. 예를 들면 증권가에서의 거래량이나 주문량 등을 수치화 한 뒤에 방정식을 돌려 계산 한다던지 하는 방법 말이죠(이쪽 분야는 아는게 없어서..죄송) 만약 실제로 이걸 하고 있다면 정확도가 어느정도인지 궁금하네요.  

감사합니다