股票价格预测：深度学习模型应用及评估

本次研究的目标是使用深度学习模型对股票价格进行预测。首先，我们对原始数据进行了数据清洗的处理，包括删除缺失值、删除重复值和处理异常值等。然后，我们使用了不同的数据归一化和标准化方法，如最小-最大规范化、Z-score规范化、Box-Cox变换和Yeo-Johnson变换等，以便将数据转换为适合模型训练的形式。

接下来，我们尝试了不同的深度学习模型来预测股票价格。首先，我们使用了一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，该模型包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。我们将股票价格数据转换为二维数组，并对数据进行了归一化处理。然后，我们编译和拟合了模型，并使用模型对测试集进行了预测。最后，我们将预测结果反归一化，并与实际价格进行对比。

此外，我们还尝试了使用时间序列数据来预测股票价格。我们将数据划分为训练集和测试集，并构建了时间序列数据。然后，我们使用了一个卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。我们编译和训练了模型，并使用模型对测试集进行了预测。最后，我们将预测结果反归一化，并与实际价格进行对比。

最后，我们使用交叉验证方法对训练好的模型进行评估，并计算准确率、精度、召回率和F1分数等指标。我们还使用线性回归模型对股票价格进行预测，并计算了均方误差（MSE）。最后，我们绘制了预测价格和实际价格的图像，以便进行可视化分析。

综上所述，本次研究使用了不同的深度学习模型对股票价格进行预测，并进行了数据清洗、归一化、标准化和交叉验证等处理。通过对比实际价格和预测价格，我们可以评估模型的准确性和性能。这些研究结果对于股票市场的预测和决策具有重要的参考价值。