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本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集
从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~
股票价格预测一直是金融领域中备受关注的话题之一。随着人工智能技术的不断发展,特别是深度学习的兴起,利用神经网络进行股票价格预测成为了一种热门方法。本文将介绍如何利用深度学习构建股票价格预测模型,并提供一个简单的代码实例。
首先,我们需要获取股票市场的历史数据。这些数据可以从金融数据供应商、财经网站或者专门的API中获取。通常,我们需要获取股票的历史价格、成交量以及可能对股票价格产生影响的其他因素,比如宏观经济指标、公司业绩等。
一旦我们获取了数据,接下来就是数据的预处理。这包括数据清洗、填充缺失值、特征选择等步骤,以确保数据的质量和适用性。
在本文中,我们将采用一个简单的深度学习模型——循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)来进行股票价格预测。RNN是一种适用于序列数据的神经网络模型,它能够捕捉数据中的
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