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经济运行状况，也与众多投资者息息相关。
准确预测股票价格走势，对于投资者制定投资策略、规避投资风险、提高投资收益具有重要意义。
在信息时代，海量的金融数据为股票价格预测提供了丰富的素材，同时也对数据分析和处理能力提出了更高的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
股票价格预测一直是金融领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在股票价格预测领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.股票市场价格影响因素分析:对股票市场价格的影响因素进行系统分析，包括宏观经济因素、行业因素、公司财务因素、技术指标以及市场情绪等，为后续模型构建提供理论依据。
2.深度学习模型构建:研究和比较不同深度学习模型在股票价格预测中的应用，例如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等，并根据股票价格数据的特点对模型进行优化，以提高预测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，主要步骤如下：
1.文献综述：系统梳理国内外关于股票价格预测的理论和方法，特别是深度学习在股票价格预测中的应用研究，为本研究提供理论基础和方法借鉴。
2.数据收集与预处理：收集相关股票的历史交易数据、财务数据、宏观经济数据等，并对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
3.模型构建：基于深度学习理论，构建适用于股票价格预测的深度学习模型，例如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)等，并根据股票价格数据的特点对模型进行优化。
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.模型构建方面:针对现有深度学习模型在股票价格预测中存在的问题，例如难以捕捉股票价格的长期依赖关系、对市场突发事件的敏感度不足等，本研究将尝试结合多种深度学习模型的优势，构建更加精确、稳定的股票价格预测模型。
2.数据利用方面:除了传统的股票交易数据和财务数据之外，本研究还将尝试引入其他相关数据，例如宏观经济数据、新闻文本数据、社交媒体数据等，以构建多因子股票价格预测模型，提高模型的预测精度和解释能力。
3.应用价值方面:本研究不仅关注模型的预测精度，还将尝试将构建的深度学习模型应用于实际的股票交易系统中，为投资者提供更加智能化的投资决策支持工具。
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] 谢承. 基于深度学习的股票市场风险预测研究[D].南京邮电大学,2020.
[2] 刘洋. 基于深度学习的股票价格预测研究[D].苏州大学,2021.
[3] 王伟,王晓峰,王军. 基于深度学习的股票预测研究综述[J]. 计算机科学,2021,48(07):1-12.
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