Resumen

Con el fin de ayudar mejor a los inversores en la evaluación y toma de decisiones de datos financieros, este documento plantea la necesidad de construir un modelo de predicción de datos financieros confiable y efectivo y, sobre la base del análisis de datos financieros, integra un algoritmo de aprendizaje profundo para analizar datos financieros y completar el sistema de análisis de datos financieros basado en aprendizaje profundo. Este documento introduce en detalle los detalles de implementación de los módulos clave de la plataforma. El módulo de interacción de usuario obtiene y muestra los resultados de la recuperación a través del análisis de datos, llamando al fondo y al motor de cálculo. El módulo de limpieza de datos rellena, optimiza y normaliza los datos a través de la experiencia comercial; el módulo de motor de cálculo utiliza el algoritmo y extrae la información de la base de datos para obtener series temporales similares y un modelo financiero coincidente. Finalmente, el módulo de adquisición de datos rellena la base de datos con datos históricos

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Datos financieros; Algoritmo de aprendizaje profundo; Sistema de análisis; Módulo de interacción de usuario; Módulo de limpieza de datos; Módulo de motor de cálculo
• Keywords:Financial data; Deep learning algorithm; Analysis system; User interaction module; Data cleaning module; Calculation engine module