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摘要

金融时间序列作为重要的时间序列之一,一直是非常有价值的研究部分?传统的统计学难以处理如此复杂的关系,也难以准确提取股票数据中包含的数据?随着计算机硬件和深度学习的共同发展,股市预测即将到来?本文的主要研究内容的是不同的神经网络算法在预测股票市场时是否能得到准确的预测结果?LSTM作为诞生了有十年以上的老牌算法,在数据预测方面一直有比较好成绩和运用?Transformer算法在近5年飞速的发展,使其已经不满足在原本的领域中继续发展,开始向别的领域进发,同时也进发了预测方面,他与老牌的循环神经网络相比算法的想法也更加类似人类的思考方式?通过实验来探