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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1项目目的以及意义
深度学习网络的产生和发展，为人工智能的领域带来了许多发展。股票预测是指对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。
近年来，股票市场以风险、收益并存的特点收到越来越多投资者的青睐，投资者们希望找出股票市场变动的内在规律，进而准确预测股票走势，构建相应的策略达到规避风险，获得更高利润的目的。因此，投资者们希望能准确地预测股票市场未来的变动方向以及确定的值。
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2. 研究的基本内容与方案
2.1基本内容
用python实现，将深度学习用于分析预测股票价格,提出一种基于深度学习的股票价格预测模型,并采用交易数据作为测试。选取的深度学习算法需要有较好的样本本质特征的抽取能力,能够反映样本的本质特征,达到较好的预测效果。
完成的主要任务及要求：
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3. 研究计划与安排
（1）2019/1/14-2019/3/5 确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告
（2）2019/3/6-2019/4/30 系统架构，程序设计与开发，系统测试与完善
（3）2019/5/1-2019/5/25 撰写和完善毕业论文
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4. 参考文献（12篇以上）
[1]张佳禹,基于深度学习算法的上市公司投资决策支持模型研究[D1辽宁师范大学2018
[2]季阔,基于BP神经网络的股票价格走势预测[D]郑州大学.2018 "
[3]王晨,创业板上市公司财务风险预警研究[D]沈阳工业大学2018
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