论文技术路线图

本论文的技术路线图主要分为三个阶段：数据收集、模型训练和结果分析。首先，我们将从多个公开数据库中收集大量的历史交易数据，包括股票价格、交易量、公司财务报告等信息。然后，我们将使用这些数据来训练我们的预测模型。在模型训练阶段，我们将采用深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），以捕捉市场的时间序列特性。最后，我们将对模型的预测结果进行详细的分析，包括准确率、召回率等指标的计算，以及对未来市场趋势的预测。我们期望通过这个研究，能够为投资者提供更准确的市场预测信息，帮助他们做出更好的投资决策。