卷积神经网络用于股票预测的数据集。

简介：
卷积神经网络结合Lenet5应用于股票预测数据集，该数据集反映了股票市场同时具备丰厚回报与显著风险的复杂性，因此，准确预测股市的演变一直是普通投资者和专业投资机构的关注焦点。股票市场本质上是一个高度动态且多维度影响的复杂系统。本研究选取了2018年沪市A股的6000余条数据，以进行深入的建模分析。所收集的股票数据涵盖了股市开盘价、最高价、最低价以及成交量等关键的历史信息。其中，开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low）这三个指标是投资者最为重视的三大特征，而最后一列“label”则代表了特定窗口内股票的价格走势，上升趋势被编码为1，下降趋势则被编码为0。该模型的核心在于，从时间序列分析的角度出发，利用历史数据来推断未来的市场走向，具体而言，是通过对每只股票过去开盘价、收盘价和最高价的分析来进行预测。