本项目聚焦股票收盘价预测任务，以谷歌（GOOG）2006-2017 年的历史股票数据为训练基础，构建 Transformer 与 LSTM 两种深度学习模型并开展对比实验。核心目标是通过历史股票特征（如开盘价、最高价、最低价、成交量等）预测未来某一交易日的收盘价，通过对比两种模型的预测精度、稳定性与计算效率，探索不同时序建模架构在金融时间序列预测中的适配性。项目可为量化交易策略制定、短期投资决策提供数据支撑，同时为时序预测任务的模型选型提供实践参考。
☆18Aug 25, 2025Updated last year
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