基于神经网络的股票预测分析

一、小组成员

• 常明 2120160580
• 李京松 212016586
• 李杰 2120160915

二、问题描述

1、问题背景分析

深度神经网络已成为时下最为火热的技术，广泛用于金融、医疗、人工智能、模式识别等领域。

目前，股票预测还是金融界的一大难题，利用神经网络对股票走势进行预测可以辅助相关人员进行交易。

2、问题描述

（1）数据预处理。包括对股票数据的获得，清洗（剔除非交易日、停牌日的数据），标准化。

（2）搭建神经网络，利用历史数据对模型进行训练。

（3）利用训练好的模型对下一交易日股票的走势进行预测，根据预测结果给出交易策略。

三、目标与功能

1、实现对大盘走势（上证综指）的预测。

2、利用训练好的模型对可预测股票进行筛选，给出交易策略。

四、项目分工

• 常明： 算法研究、算法实现
• 李杰： 数据预处理
• 李京松： 数据分析，报告撰写