1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

林升,綦科,魏楷聪,张伟^[1]等人通过对股价预测研究方法的发展变化进行综述,重点关注深度学习在股价预测中的应用,最后对其后续发展进行了总结与展望。其结果表明在股票预测方面目前研究中有通过图像、数据、新闻等各个方面进行研究, 并都获得一定了成效, 可以根据不同方法进行优劣互补结合;通过分析研究经过深度学习之后产生的权重关系矩阵, 寻找内在的经济联系从而验证相关的金融理论。

崔栋才^[2] 在研究中说明证券数据是一种时间序列,具有高度的复杂性和不确定性,通常只有极少数交易者能掌握证券数据趋势特征。机器学习通过对证券历史数据的学习和自动优化算法,可模拟或实现人类的思维模式获取数据信息或特征,因此是对证券数据趋势特征分析的有效技术。

姚雨琪^【3】 在《基于机器学习的股票分析与预测模型》研究中使用了纯技术面分析的方法，将机器学习运用于股票分析与预测可以提高股票价格信息预测的效率,保证对海量数据的处理效率,机器学习过程可以不断进行优化模型,使得预测的可信度和精度不断提高,机器学习技术在股票分析方面有很高的研究价值。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1. 研究目的

通过几种机器学习方法来预测股票价格，并比较各方法的效果。

2. 研究手段