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基于卷积神经网络的股票预测模型研究的任务书
一、课题背景及意义
随着金融市场的不断发展，股票投资成为了人们常见的投资方式之一。股票市场是典型的非线性、不稳定、非平稳的时间序列数据，许多学者已经证明了股票市场的预测是十分困难的。因此，如何准确地预测股票价格成为了信息技术领域中一个重要的研究课题。
近年来，由于深度学习在模式识别和时间序列预测方面的出色表现，已经成为了股票预测的研究热点。本文以卷积神经网络为基础，旨在探究其在股票预测中的应用。
二、研究目标
1.了解股票市场的特点及其预测难点
2.研究卷积神经网络的原理及其在时间序列预测中的应用
3.构建基于卷积神经网络的股票预测模型
4.通过实验验证模型的有效性与优越性
三、研究内容
1.股票市场基本知识
研究股票市场特点，了解K线图、技术指标、金融分析等与股票市场相关的基本知识。
2.深度学习理论
研究深度学习算法、模型构建、训练方法和优化算法等基本理论，掌握深度学习的原理。
3.卷积神经网络
研究卷积神经网络的原理、卷积层、池化层、全连接层和反向传播算法等关键技术，掌握其在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
4.时间序列分析
研究时间序列数据的分析方法，掌握时间序列分析中的平稳性检验、白噪声检验、自相关函数、偏自相关函数、滚动统计量等基本知识。
5.基于卷积神经网络的股票预测模型
采用卷积神经网络搭建股票预测模型，通过对股票历史数据的处理，以收盘价或收益率为目标，预测未来股票价格的变化。
6.实验验证
通过大量的实验验证，比较本文提出的模型与其他经典模型，验证本文提出的基于卷积神经网络的股票预测模型的有效性和优越性。
四、研究方法
1.数据收集
从证券交易所和社交媒体等多个渠道获取股票历史数据，将其清洗、分析和处理，提取有用的特征作为输入数据。
2.研究理论
了解和掌握深度学习的基本理论和卷积神经网络的各项参数，在此基础上结合时间序列数据分析的相关方法，构建基于卷积神经网络的股票预测模型。
3.实验设计
根据预测目标、时间序列长度、使用的特征等因素设计各种实验，以验证研究成果的有效性。
4.实验分析和总结
通过对实验数据的处理、分析和总结，对本文提出的模型进行评估和优化，总结研究成果。
五、研究难点
1.卷积神经网络与时间序列分析的融合
卷积神经网络前馈性时域自动编码器和门控卷积神经网络等已在股票预测方面得到了广泛应用。如何更好地融合卷积神经网络与时间序列分析方法，是本文需要解决的问题。
2.数据采集和清洗
股票市场是非常复杂的，数据还存在噪声和缺失等问题。本文的研究需要根据股票市场的实际情况，进行大量的数据采集和清洗，以获取高质量的训练数据。
六、研究成果及应用前景
研究基于卷积神经网络的股票预测模型，探究其在时间序列预测中的应用，将有助于提高股票预测的精度和效率，对金融市场的决策分析以及提高投资收益率等方面具有重要意义。
七、参考文献
[1]李XX.基于卷积神经网络的股票预测模型研究[D].北京工业大学,2018.
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