基于深度学习的股票趋势预测模型的研究
计算机学院（国家示范性软件学院）
随着金融市场的不断发展和数字化转型，深度学习技术在股票预测领域的应用备受关注。然而，目前尚缺乏一种准确、稳定且可靠的基于深度学习的股票预测模型。因此，本项目旨在开展深入研究，构建一种基于深度学习的股票预测模型，以提高股票市场的决策效果和投资回报率。本项目的主要内容是通过股票交易的历史数据，根据已有的一些股票形态的经验，选择特定的形态进行样本数据的选取及标记，以形成训练数据，基于深度学习神经网络理论和相关技术构建股票趋势预测模型。通过股票趋势预测模型的预测结果，对股票进行模拟买入和卖出操作，进行股票盈利情况分析。本系统计划主要使用transformer模型进行深度学习；数据集为从Tushare接口获取的交易日期、开盘价、收盘价、最低价、最高价、成交量等信息，并且对股票形态进行一定的识别和筛选；神经网络优化方式计划主要使用Adam优化器；最后制作桌面端软件进行结果的展示和应用。
