题目：深度学习在股票市场中的应用研究
摘要：本研究主要探讨了深度学习在股票市场中的应用。首先，我们介绍了深度学习的基础理论，包括神经网络基础、深度神经网络结构和深度学习优化算法。然后，我们详细讨论了股票市场数据的获取、预处理、特征工程和可视化方法。接着，我们分析了深度学习在股票市场应用中面临的挑战，包括数据质量问题、过度拟合问题和解释性问题。最后，我们提出了解决这些问题的对策，包括数据增强和预处理、结合传统模型和方法以及提高模型的解释性和可解释性。
关键词：深度学习，股票市场，数据预处理
Abstract:This study mainly discusses the application of deep learning in the stock market. First, we introduce the basic theory of deep learning, including neural network foundation, deep neural network structure and deep learning optimization algorithm. Then, we discuss in detail the acquisition, pre-processing, feature engineering and visualization methods of stock market data. We then analyze the challenges of deep learning in stock market applications, including data quality issues, overfitting issues, and interpretative issues. Finally, we propose countermeasures to solve these problems, including data enhancement and preprocessing, combining traditional models and methods, and improving model interpretability and explainability.
Key words：Deep learning, stock market, data preprocessing
目录
题目：深度学习在股票市场中的应用研究 1
摘要： 1
1 绪论 2
1.1研究背景和目的 2
1.2国内外研究现状 2
1.3研究内容与方法 2
2.深度学习基础理论 3
2.1神经网络基础 3
2.2深度神经网络结构 3
2.3深度学习优化算法 3
3.股票市场数据分析与处理 3
3.1数据获取和预处理 3
3.2特征工程 4
3.3数据可视化 4
4.深度学习在股票市场中的应用挑战 5
4.1.数据质量问题 5
4.2过度拟合问题 5
4.3解释性问题 6
5.深度学习在股票市场中的应用对策 6
5.1数据增强和预处理 6
5.2结合传统模型和方法 7
5.3解释性和可解释性 7
结论 7
参考文献 8
致谢 8
