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一种基于神经网络的股价形态挖掘算法的中期报告
本篇报告旨在介绍一种基于神经网络的股价形态挖掘算法的初步研究成果。该算法主要基于图像处理技术和机器学习技术，旨在通过股票历史价格数据的特征提取和图像表示，对未来股票价格趋势做出预测。
该算法主要包含以下步骤：
1.数据采集和预处理
通过接口或者第三方数据提供商获取股票历史价格数据，并进行数据清洗和处理，确保数据的完整性和准确性。同时，对数据进行归一化处理，以避免不同维度数据之间的比较问题。
2.特征提取和图像表示
通过股票历史价格数据，提取出其中的特征并将其转化为图像表示。具体来说，采用一定的时间窗口，将其中每个时间段内的价格值作为一列像素值，形成一幅二维图像。这样，每支股票就可以表示为一个二维图像序列。
3.神经网络模型构建
以卷积神经网络（CNN）为基础模型，在其基础上进行了详细优化和修改。训练目标是通过学习历史价格数据，对未来价格趋势做出预测。其中，使用了一些有效的神经网络技巧和算法，如Dropout和Batchnorm等。
4.模型训练和测试
使用历史数据训练神经网络模型，并通过交叉验证等方法进行测试和评估。同时，可以通过一些可视化技术，如热力图等，对模型进行进一步分析和优化。
目前，该算法已经完成了初步的研究和实验，并取得了一定的成果。但还存在一些问题和挑战，如过拟合和模型泛化性能等问题。未来，我们会进一步深入研究和优化该算法，并将其运用到实际的股票投资中。