基于递归神经网络的股票趋势预测研究

摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6页
第一章 绪论	第8-13页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 研究目的	第9-10页
1.3 研究内容	第10页
1.4 研究创新点	第10-11页
1.5 论文结构	第11-13页
第二章 基本概念与文献综述	第13-20页
2.1 股票的基本概念	第13-15页
2.2 基于技术分析的股票价格分析相关研究	第15-17页
2.3 基于机器学习的股票预测的相关研究	第17-19页
2.4 本章小结	第19-20页
第三章 基于递归神经网络的股票预测模型	第20-33页
3.1 多层LSTM网络预测模型	第20-24页
3.2 NAF连续Q学习预测模型	第24-28页
3.3 TRAF连续Q学习的股票预测模型	第28-31页
3.4 本章小结	第31-33页
第四章 基于递归神经网络的股票预测实证研究	第33-39页
4.1 数据采集与处理	第33-34页
4.2 模型训练与超参调优	第34-36页
4.3 实验与结果分析	第36-38页
4.4 本章小结	第38-39页
第五章 结论与展望	第39-40页
参考文献	第40-44页
致谢	第44-45页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第45页