一种针对股票时间序列处理及预测的方法

本发明涉及了一种针对股票时间序列处理及预测的方法，属于股票数据处理和预测技术领域。该方法包括步骤：S1、获取并检查数据，收集目标股票的日线行情数据并对其进行完整性和准确性检查；S2、数据平稳化，使用平稳化方法对股票数据进行平稳化处理；S3、数据标准化和划分，将数据标准化后划分为训练集和验证集；S4、数据预测，通过构建LSTM模型，将预处理之后的股票数据输入模型进行预测。本发明将数据平稳化技术应用于股票走势预测任务，提出了一种基于该模型的股票预测方法，不仅提高了预测精度，还提升了模型的鲁棒性与一致性。