1. 本选题研究的目的及意义
股票市场作为现代金融体系的重要组成部分，其价格波动不仅反映了市场供求关系，也深刻影响着国家经济发展和企业经营状况。
准确预测股票价格走势，对于投资者制定投资策略、规避市场风险、提高投资收益至关重要，同时对于监管机构维护市场稳定、促进经济发展也具有重要意义。
然而，股票市场是一个复杂多变的系统，受多种因素影响，例如宏观经济政策、行业发展趋势、公司经营状况、投资者情绪等，这使得准确预测股票价格成为一项极具挑战性的任务。
2. 本选题国内外研究状况综述
股票市场价格预测一直是金融领域的研究热点，近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在股票预测领域的应用日益受到关注。
1. 国内研究现状
国内学者在将深度学习应用于股票市场价格预测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以Python为编程语言，利用深度学习技术构建股票市场价格预测模型，主要研究内容包括：
1.股票市场数据分析：收集并整理股票市场历史数据，包括股票价格、交易量、技术指标、宏观经济数据等，对数据进行清洗、预处理和特征工程，为模型训练提供高质量的数据集。
2.深度学习模型构建：选择合适的深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，根据股票市场数据的特点进行模型设计和参数优化，构建能够捕捉市场复杂规律的预测模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、数据分析法、模型构建法、实验验证法等方法进行研究。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解股票市场价格预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和参考。
其次，收集整理股票市场历史数据，包括股票价格、交易量、技术指标、宏观经济数据等，对数据进行清洗、预处理和特征工程，构建高质量的数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据方面：本研究将尝试结合多种数据源，包括传统股票市场数据、宏观经济数据、新闻情绪数据等，构建更全面的数据集，以提高模型的预测精度。
2.模型方面：本研究将探索不同的深度学习模型组合，例如将CNN用于特征提取，将LSTM用于时序预测，以提高模型的预测性能。
3.应用方面：本研究将尝试将构建的模型应用于实际股票投资策略中，例如构建投资组合、制定交易策略等，以验证模型的实用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈永伟,刘娅,黄浩. 基于深度学习的中国股市预测研究综述[J]. 金融发展研究, 2021, 48(04): 65-76.
2.邓宇,刘星. 基于深度学习的股票价格预测研究综述[J]. 计算机科学与应用, 2021, 41(02): 106-117.
3.王舒,谢晓尧,方滨兴. 融合深度学习的股票价格预测方法综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(06): 1627-1638.
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