使用深度学习模型提取股票价格特征：趋势、波动等

本文介绍如何使用深度学习模型从 Excel 表中提取股票价格数据中的重要特征，例如趋势和波动。

步骤：

1. **数据准备：**将 Excel 表中的股票价格数据导入 Python 中，并进行数据清洗、预处理和特征提取。
2. **构建深度学习模型：**根据数据的特点和任务需求，选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或深度神经网络（DNN）。
3. **训练模型：**使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数，使其能够更好地学习数据的特征和规律。
4. **预测：**使用训练好的模型对测试数据进行预测，得到股票价格趋势、波动等重要特征。
5. **评估模型：**使用评估指标（例如准确率、精度、召回率等）对模型进行评估，判断模型的性能和可靠性，并根据需要进行调整和改进。

技术和框架：

在具体实现中，可以使用 Python 中的深度学习框架（例如 Tensorflow、Keras、PyTorch 等）来实现上述步骤，同时可以结合一些时间序列分析技术（例如 ARIMA、LSTM 等）来提高模型的预测精度。