上海证券交易所
为给定市场预测股票价格建立神经网络。
模型首先使用财务数据（例如公司收益、商业新闻、当前市场情绪）作为输入变量。输出将是股票未来价格的预测。开始构建模型前，我们将先探索可用的数据并清除缺失信息。我们还将执行特征工程，以识别可靠地与价格行为相关的最强大的特征。之后，我们将使用不同的神经网络模型（如浅层神经网络、深度神经网络和循环神经网络）来训练模型。在神经网络模型上还需执行超参数调整以进一步优化模型。一旦模型准备好，就可以部署它用于上海证券交易所股票的实时预测。