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文档简介

打工23从数据挖掘大作业题目及要求数据挖掘大作业题目：预测股票价格走势

要求：

1.数据集：选取一组股票的历史市场数据，包括每日的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等信息。

2.数据预处理：对数据集进行清洗、缺失值处理等操作，确保数据的可用性。

3.特征提取：从原始数据中提取出有用的特征，包括技术指标（如均线、相对强弱指标）、市场情绪指标（如新闻情感分析）等。

4.特征工程：对提取的特征进行加工处理，生成更有意义的特征，如构造滞后特征、计算技术指标的变化率等。

5.模型选择：选择适合预测股票价格走势的模型，如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。

6.模型训练：按照80%的训练集和20%的测试集划分，对模型进行训练和评估，并进行模型参数的调优。

7.结果分析与可视化：对模型进行结果分析，并通过可视化手段展示预测结果与实际数据之间的差异。

参考内容：

标题：基于深度学习的股票价格预测

摘要：本研究旨在应用深度学习技术，预测股票价格走势。首先，收集了某股票历史市场数据，包括每日的开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。然后，对数据进行预处理，包括清洗、缺失值处理等操作。接着，从原始数据中提取了一系列特征，包括技术指标和市场情绪指标。为了生成更有意义的特征，对提取的特征进行了加工处理。随后，选择了适合预测股票价格走势的深度学习模型，并对模型进行了训练和评估。最后，通过可视化手段展示了预测结果与实际数据之间的差异，并对模型进行了结果分析。

1.引言

股票市场是一个复杂而波动的系统，股票价格的预测一直是投资者和学术界关注的热点问题。利用机器学习和深度学习技术，预测股票价格走势具有一定的挑战性和实用性。本研究旨在探索基于深度学习的股票价格预测方法，并对其进行验证和分析。

2.数据预处理

为了确保数据的可用性，我们对历史市场数据进行了清洗和缺失值处理。清洗操作包括去除异常值、处理重复数据等。缺失值处理涉及到填充缺失值，我们选择了合适的方法来填充缺失值，如平均值填充法或插值法。

3.特征提取与工程

从原始数据中提取特征是股票价格预测的关键步骤。我们通过计算技术指标（如移动平均线、相对强弱指标）和市场情绪指标（如新闻情感分析）等，提取了一系列有用的特征。为了生成更有意义的特征，我们对提取的特征进行了加工处理，如构造滞后特征、计算技术指标的变化率等。

4.模型选择与训练

在本研究中，我们选择了适合预测股票价格走势的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）。我们将数据集按照80%的训练集和20%的测试集划分，对模型进行训练和评估。为了获得更好的预测结果，我们还进行了模型参数的调优。

5.结果分析与可视化

最后，我们通过可视化手段展示了预测结果与实际数据之间的差异，并对模型进行了结果分析。通过分析差异，我们可以评估模型的预测能力，并提出改进措施。

总结：

通过本研究的实践，我们证实了基于深度学习的股票价格预测方法的有效性。然而，由于股票市场的复杂性，

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