深度学习驱动的股票价格预测：对比与应用

该文件主要探讨了基于深度学习的股票价格趋势预测方法，特别提到了使用受限的玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）来构建深度置信网络（Deep Belief Network, DBN），并采用K步吉布斯采样和对比散度算法（Contrastive Divergence, CD算法）进行模型训练。通过与传统的BP神经网络预测模型进行比较，验证了深度学习模型在股票价格预测中的优越性。 深度学习是一种高级的人工智能技术，它建立在神经网络之上，能够自动学习特征并进行复杂的模式识别。深度学习的优势在于其多层次的结构，允许模型从原始数据中学习多层次的抽象表示。在股票价格预测中，这种能力可以帮助捕捉到影响价格走势的复杂关系和模式。 受限的玻尔兹曼机是深度学习中的一种无监督学习模型，它能学习输入数据的概率分布。在构建深度置信网络时，RBM被用来逐层预训练，形成一个层次化的特征表示。K步吉布斯采样用于更新RBM的权重，而对比散度算法则用于近似最大化数据的对数似然性，从而优化网络参数。 在实际应用中，研究者使用格力空调的股票价格数据训练了基于RBM的DBN预测模型，并与基于BP神经网络的预测模型进行了对比。实验结果显示，深度学习模型在预测股票价格趋势上的表现更优，预测准确率更高。此外，还选取了贵州茅台和比亚迪的股票价格数据进行验证，进一步证实了深度学习模型的有效性。 该文的创新点在于： 1. 提出了一种基于RBM和CD算法的深度置信网络模型来预测股票价格趋势，通过实例验证了模型的预测性能。 2. 对比了深度学习模型与传统的BP神经网络模型，显示了深度学习在股票价格预测中的优势。 关键词包括：深度学习、受限的玻尔兹曼机、股票价格预测、CD算法。这表明该研究集中在利用现代机器学习技术改进股票市场分析的精度，为投资者提供更准确的决策依据。