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基于LSTM神经网络模型的股价趋势预测实证的开题报告
一、研究背景
股票价格是一个非常重要的金融经济指标，它的波动对于股票市场和整个经济体都有着非常重要的影响。因此，预测股票价格趋势一直是金融领域研究的热点之一。
传统的股票预测方法主要基于技术分析和基本面分析，但是这些方法存在一些问题，比如技术和经验的依赖性、无法处理复杂的关系和模式等等。因此，很多学者开始探索基于机器学习的方法来预测股票价格。
近年来，基于深度学习的方法不断地被应用于股票价格预测领域，特别是LSTM神经网络模型。LSTM是一种递归神经网络，它可以处理具有长期依赖特征的序列数据。因此LSTM被广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理和股票预测等领域。希望通过研究基于LSTM神经网络模型的股价趋势预测实证来探究LSTM在股票预测领域的应用及可行性。
二、研究目的和意义
本研究旨在探究基于LSTM神经网络模型的股价趋势预测实证，主要研究内容包括以下方面：
1.建立LSTM神经网络模型来预测股票价格趋势，通过实证，比较模型预测结果与实际股票价格。
2.探究影响LSTM神经网络模型的因素，如模型的参数选择、训练集选择、特征选择等等。
3.分析模型预测结果的可靠性和准确性，评估基于LSTM神经网络模型的股价趋势预测在实际应用中的可行性。
通过上述研究，可以探究基于LSTM神经网络模型的股价趋势预测在实际应用中的可行性和有效性。同时，本研究可以为与股票价格相关的金融学、经济学和管理学等领域提供一些有益的参考和借鉴。
三、研究方法和步骤
1.数据采集与处理：从公开的财经网站或金融机构获取股票价格相关数据，如时间序列数据、价格数据、成交量数据、财务数据等等。同时，对数据进行初步的清洗和处理，包括缺失值的填充、数据的标准化、异常值的剔除等等。
2.特征选择：通过分析股票价格相关数据的特征，选择适合的特征作为LSTM模型输入。常见的特征包括技术指标、基本面数据、市场关注度等等。需要注意的是，特征的选择应该根据实际情况和研究目的进行合理选择。
3.模型建立：结合LSTM神经网络模型及相关算法，建立股价趋势预测模型，并针对所选特征、模型参数进行不断调整、优化，直至达到最优模型。
4.预测结果比对与分析：通过对比模型预测结果和实际股价，分析模型在预测股价趋势上的优劣，并对结果进行分析和解读。同时也需要对模型进行评估，如精度、泛化性能等指标的计算和分析。
5.结果与讨论：根据对模型的评价，综合分析所选特征、模型参数等因素对于LSTM模型性能的影响，并对研究结果进行讨论和总结。
四、预期成果
1.建立基于LSTM神经网络模型的股票价格趋势预测模型，并验证模型的预测性能。
2.探究LSTM模型中各项参数对预测准确度的影响，提出优化建议。
3.分析模型在实际应用中的可行性和有效性，为股票市场决策提供参考。
五、参考文献
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[2]刘剑,顾炜.基于LSTM神经网络的股票价格预测模型[J].模糊系统与数学,2017(2):132-137.
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[5]朴元培,郁珊.基于LSTM神经网络模型的股票价格预测[J].计算机仿真,2019,36(6):152-155.