基于深度神经网络的股票价格预测与分析开题报告资源-CSDN下载

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本科毕业论文（设计）开题报告

论文（设计）题目

基于深度神经网络的股票价格预测与分析

选题意义、价值和目标：

在金融市场中，股票价格预测一直是投资者、金融机构及学术界关注的焦点。传

统的股票价格预测方法，如基本面分析、技术分析以及时间序列分析等，虽各有优势，

但在处理复杂、非线性及高维数据时往往力不从心

[1]

。随着人工智能技术的飞速发展，

特别是深度神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的成功应用，其在金融市场的

应用潜力也日益凸显。基于深度神经网络的股票价格预测与分析，旨在利用神经网络

强大的数据处理和模式识别能力，挖掘股票价格背后的复杂规律，为投资者提供更加

精准、及时的决策支持

[2]

。

深度神经网络通过多层非线性变换，能够有效捕捉股票价格时间序列中的非线性

特征和长期依赖关系，相比传统方法，能显著提高预测精度，降低投资风险。利用深

度神经网络模型，可以快速处理大量市场数据，包括历史股价、交易量、宏观经济指

标、社交媒体情绪等，为投资者提供全面的市场洞察，加速决策过程。深度神经网络

的引入，推动了量化投资策略的创新，如智能投顾、算法交易等，为金融市场带来了

新的增长点，同时也促进了金融科技的发展。该选题不仅深化了对深度学习在金融领

域应用的理解，还促进了经济学、金融学、计算机科学等多学科交叉融合，为培养复

合型人才提供了实践平台

[3]

。

特征选择与融合，深入研究影响股票价格的关键因素，包括基本面指标、技术面

指标、市场情绪等，通过特征工程筛选出最具预测价值的特征，并探索有效的特征融

合策略，增强模型的解释性和泛化能力。基于预测结果，构建风险评估模型，量化预

测不确定性，同时结合现代投资组合理论，设计并优化投资策略，以实现风险与收益

的最佳平衡。选取不同市场、不同行业、不同时间段的股票数据进行实证分析，验证

模型的有效性和鲁棒性，探讨模型在不同市场环境下的适应性。基于深度神经网络的

股票价格预测与分析不仅具有重要的理论价值，更在提升金融市场效率、促进金融创

新、优化投资决策等方面展现出巨大的实践意义。通过深入研究和不断探索，有望为

金融市场的发展注入新的活力，推动金融科技的持续进步

[4]

。

国内外研究现状及主要参考文献：

国内研究现状：

在国内，深度神经网络在股票价格预测领域的研究已经取得了一定的成果。研究

者们利用循环神经网络及其衍生模型，对股票价格进行时间序列预测。这些模型具有

挖掘序列数据长期依赖关系的优势，能够有效提高预测精度。研究表明，基于神经网

络的股价预测模型在预测精度和稳定度方面均优于传统的线性预测模型和其他非线

性模型。通过对比实验，研究者发现 LSTM 神经网络在预测股票价格方面具有优秀的

泛化能力，且能够有效控制误差波动，提高预测的稳定度。国内研究者还探索了将深

度神经网络与其他技术相结合的方法，如基于可见性图（Visibility Graph）和卷积神

经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的创新架构。这种方法通过将时序数据

转化为图结构，提取有效信息，再送入卷积神经网络进行进一步特征提取和预测，实

现了对股票价格的精准预测。

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