LSTM

股票市场以其高波动性和复杂性著称，传统分析方法往往难以捕捉其深层规律。机器学习技术通过从海量历史数据中学习非线性模式，为预测股价走势提供了新的可能。金融时间序列数据具有噪声大、非平稳等特点，使得准确预测成为一项极具挑战性的任务。成功的预测模型不仅需要选择合适的算法，更需要深入理解市场运作机制和数据特性。 数据收集与特征工程 高质量的数据是构建有效预测模型的基…