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基于财经评论和函数型数据的LSTM股价预测模型研究
一、引言
在金融市场领域，股价预测是众多投资策略中最为核心的部分。尽管传统技术分析和基本面分析能够为投资者提供有用的线索，然而这些方法往往无法全面捕捉市场的动态变化和复杂关系。近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，基于数据驱动的股价预测模型逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于财经评论和函数型数据的LSTM（长短期记忆）股价预测模型，以实现对股票价格走势的准确预测。
二、相关文献综述
在过去的研究中，众多学者对股票价格预测进行了大量研究。其中，基于神经网络的股价预测模型备受关注。例如，循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LS
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