基于前馈神经网络FNN实现股价多变量时序预测(PyTorch版)

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）作为深度学习中的一种基本网络结构，以其强大的非线性拟合能力和自适应性，在金融时间序列预测中展现出巨大的潜力。前馈神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，构建了一个多层次的计算模型，能够自动学习和提取数据中的复杂特征和规律，从而对未来的市场走势进行预测。本文旨在探讨基于前馈神经网络实现股票多变量时序预测的方法。