摘要
股票市场价格预测一直是金融领域备受关注的课题，精确的预测结果有助于投资者制定投资策略，规避风险。
传统的预测方法难以捕捉股票市场价格的复杂性和非线性特征，近年来，深度学习技术凭借其强大的数据处理和特征提取能力，为股票市场价格预测提供了新的思路。
本文首先介绍了股票市场价格预测的研究背景和意义，阐述了深度学习的基本概念及其在股票预测中的应用；接着，对现有的基于深度学习的股票市场价格预测方法进行了综述，从数据源、特征工程、模型构建等方面分析了不同方法的特点和局限性；最后，总结了当前研究存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：股票市场；价格预测；深度学习；循环神经网络；长短期记忆网络；卷积神经网络
1.1股票市场价格预测股票市场价格预测是指利用历史数据和相关信息，通过构建数学模型或运用人工智能算法，对未来股票价格的涨跌趋势进行预测。
准确的股票预测可以帮助投资者做出更明智的投资决策，降低投资风险，获取更高的收益。
1.2深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络结构。
深度学习模型通常由多个非线性变换层级联组成，能够从海量数据中自动学习特征表示，并进行复杂模式的识别。
常见的深度学习模型包括循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等。
1.3PythonPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
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