【摘 要】
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股票数据是一中典型的时间序列数据,传统的方式主要通过时间序列模型(ARMA、ARIMA等)、树模型、SVM方式研究.但是在数据量较大的方面,深度学习因为模型复杂的优势,在股价预测方面较其他模型有着相对更好的表现.本文总结了部分研究者门利用循环神经网络、BP神经网络对股票预测的方式,结合对于股票的认知,对未来深度学习方式做了展望.
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股票数据是一中典型的时间序列数据,传统的方式主要通过时间序列模型(ARMA、ARIMA等)、树模型、SVM方式研究.但是在数据量较大的方面,深度学习因为模型复杂的优势,在股价预测方面较其他模型有着相对更好的表现.本文总结了部分研究者门利用循环神经网络、BP神经网络对股票预测的方式,结合对于股票的认知,对未来深度学习方式做了展望.
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