利用浅层双向 LSTM 模型和特征工程方法对比特币价格进行预测，并显示在使用所提出的特征工程方法时，浅层深度神经网络优于其他流行的价格预测模型。

Oct, 2023

本研究基于印度国家股票交易所（NSE）中一家著名公司自 2012 年 12 月 31 日至 2015 年 1 月 9 日间五分钟间隔的股票价格历史数据，构建了四个卷积神经网络（CNN）和五个长短时记忆（LSTM）深度学习模型，精确预测未来的股票价格，并提供了这些模型的执行时间和均方根误差（RMSE）的详细预测准确性结果。

Nov, 2020

探索机器学习和自然语言处理技术在加密货币价格预测中的应用，通过分析来自 Twitter 和 Reddit 的新闻和社交媒体数据，使用深度学习的 NLP 方法研究公众情绪对加密货币估值的影响，将加密货币价格预测视为分类问题，比较不同的机器学习模型的性能，并发现含有 NLP 数据显著提升了预测性能，强调了文本分析在改善金融预测中的潜力，证明了各种 NLP 技术在捕捉细微市场情绪方面的效果。

Nov, 2023

本研究探讨了使用神经网络模型，即 LSTMs 和 GRUs，预测比特币价格的潜力。利用五折交叉验证来提高泛化能力，采用 L2 正则化来减少过拟合和噪声。研究结果表明，相较于 LSTMs 模型，GRUs 模型在预测比特币价格方面具有更高的准确性，MSE 为 4.67，而 LSTMs 模型为 6.25。这一发现表明 GRUs 模型更适合处理具有长期依赖性的序列数据，这是比特币价格等金融时间序列数据的特征。总之，我们的研究结果为准确预测比特币价格的神经网络模型的潜力提供了宝贵的见解，并强调采用适当的正则化技术来提高模型性能的重要性。

May, 2024

本研究提出一种基于混合建模的新方法，使用机器学习和深度学习模型对印度 NSE 国家股票交易所 NIFTY 50 指数进行了股票价格预测，使用一周前的数据作为输入的基于 LSTM 的单变量模型在各种度量标准上表现最好。

Sep, 2020

使用机器学习、深度学习和统计分析技术来预测股票价格的准确模型一直是个具有挑战性的任务，本文将回顾多种深度学习算法，包括移动平均、ARIMA、LSTM、RNN、CNN 和全卷积神经网络模型，以及通过误差计算方法如均方根误差、平均绝对误差、均方误差等来评估其准确性，结果表明，较低的平均绝对误差（MAE）值可以更准确地预测股价。

Feb, 2024

这篇研究论文对近年来基于深度学习模型的股票市场预测的研究进行了综述，分析并分类了不同数据源、神经网络结构、常用评估指标以及实现和可重现性，并提出了未来的研究方向，旨在帮助研究人员了解最新进展和重现以前的研究作为基线。

Feb, 2020

应用长短期记忆模型、支持向量机和多项式回归算法对加密货币价格进行预测，通过比较均方误差发现支持向量机使用线性核函数，具有最小的均方误差，为 0.02。

Mar, 2024

本研究利用统计学、机器学习和深度学习模型建立了一个强大而准确的股票价格预测框架，研究结果表明该多模型的结合方法可以从波动和随机的股票价格数据中有效地学习。

Apr, 2020

提出了一种利用机器学习、深度学习和自然语言处理的混合方法来预测股票价格走势，包括对印度国家股票交易所的 NIFTY50 指数数据进行分析、使用分类技术预测股票价格走势，使用回归模型预测股票收盘价等，最终通过集成情感分析模块，用推特情感和上周收盘价来预测下周的股票价格。所提出的算法通过自组织模糊神经网络方法的交叉验证得到了有趣的结果。

Dec, 2019