深度学习模型在股价预测中的比较研究

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一、前言

在金融市场中，股价预测一直是研究者和投资者关注的热点问题。股市受宏观经济、行业政策、公司运营状况等多种因素影响，价格变动呈现出高度非线性和不确定性，传统的统计建模方法（如ARIMA等）往往难以准确捕捉这种复杂动态行为。因此，引入深度学习模型对股价进行建模与预测成了近年来的重要研究方向。

时间序列预测的核心在于挖掘历史数据中的时序特征，并据此推断未来的走势。（剩余4636字）

试读结束

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