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基于LSTM与LightGBM组合模型的高频数据在周期股价格涨跌预测中的应用
摘要
股票价格预测一直以来都是金融领域关注的核心内容之一，但其价格变动受金融
市场内外多种因素的影响，往往呈现出非线性和不稳定性的特征，具有一定的预测难
度。传统的股市预测方法包括各种线性模型和非线性模型，但随着时间的推移，这些
方法在处理复杂、高频和大量数据方面显示出局限性。近年来，随着机器学习技术的
迅速发展和数据分析能力的大幅增强，使用机器学习模型来预测股市趋势成为了研究
的新趋势。机器学习模型，特
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