本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
一.基于深度学习的股票价格预测模型
股票价格预测一直是金融领域中备受关注的话题之一。随着人工智能技术的不断发展，特别是深度学习的兴起，利用神经网络进行股票价格预测成为了一种热门方法。本文将介绍如何利用深度学习构建股票价格预测模型，并提供一个简单的代码实例。
数据收集与准备
首先，我们需要获取股票市场的历史数据。这些数据可以从金融数据供应商、财经网站或者专门的API中获取。通常，我们需要获取股票的历史价格、成交量以及可能对股票价格产生影响的其他因素，比如宏观经济指标、公司业绩等。
一旦我们获取了数据，接下来就是数据的预处理。这包括数据清洗、填充缺失值、特征选择等步骤，以确保数据的质量和适用性。
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深度学习模型构建
在本文中，我们将采用一个简单的深度学习模型——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行股票价格预测。RNN是一种适用于序列数据的神经网络模型，它能够捕捉数据中的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-851596.html
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