用循环神经网络完成股票收益率分析需要什么关键技术

用循环神经网络完成股票收益率分析需要以下几个关键技术：

1. 数据预处理：循环神经网络需要输入序列数据，因此需要将股票数据按照时间序列进行排序，并进行数据清洗和处理，例如去除离群点和缺失数据等。

2. 特征选择和提取：对于股票数据，需要选取适合的特征，并进行特征工程处理，例如使用技术指标、基本面数据和市场情绪等。

3. 模型设计和训练：循环神经网络需要设计合适的网络结构和超参数，并使用历史股票数据进行训练，以期望预测未来的收益率。

4. 模型评估和调优：需要对模型进行评估和调优，例如使用交叉验证和模型指标等，以提高模型的预测准确性。

5. 风险控制：对于股票投资，需要考虑风险控制，例如设置止损点和分散投资等策略。