股票价格特征提取：循环神经网络应用

循环神经网络 (RNN) 是一种适用于序列数据处理的神经网络模型。它通过在网络中引入循环结构来处理输入序列数据，从而能够对序列数据进行建模和预测。在股票价格数据的特征提取中，RNN 可以用于对历史价格数据进行建模和预测，从而提取出股票价格的一些特征。

具体来说，RNN 可以通过将历史价格数据作为输入，对每个时间步进行计算，并在计算过程中保留历史信息。通过这种方式，RNN 可以学习到历史价格数据的内在规律和特征，包括价格趋势、波动性、周期性等等。在得到这些特征之后，我们可以通过进一步的分析和处理，对股票价格进行预测和分析。

需要注意的是，RNN 在处理序列数据时，会存在梯度消失和梯度爆炸等问题。因此，在实际应用中，需要采用一些改进的 RNN 结构，如长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 等，以提高模型的性能和稳定性。同时，还需要合理设置 RNN 的超参数，如学习率、batch size、迭代次数等等，以获得较好的模型效果。