基于循环神经网络对股票进行预测的功能需求、相关技术以及预期成果

功能需求：

1. 数据获取：从股票市场获取历史股票数据作为训练数据。
2. 数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等。
3. 模型训练：使用循环神经网络对预处理后的数据进行训练，得到股票价格预测模型。
4. 模型评估：对训练好的模型进行评估，包括模型的准确率、召回率、F1值等。
5. 预测功能：使用训练好的模型对未来的股票价格进行预测。

相关技术：

1. 循环神经网络：循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，可以对时间序列数据进行建模和预测。
2. 数据预处理技术：包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等。
3. 模型评估技术：包括准确率、召回率、F1值等指标的计算方法。
4. Python编程语言：Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的科学计算库和机器学习库。

预期成果：

1. 可以准确地预测未来股票价格，帮助投资者做出更加明智的投资决策。
2. 提高股票交易的效率和精度，减少交易风险。
3. 为股票市场的监管提供参考依据，促进市场的健康发展。