神经网络在股票市场预测中的应用：挖掘深度学习的潜力

股票市场一直以来都是投资者关注的焦点。准确地预测股票价格的变动对于投资者来说至关重要，因为这可以帮助他们做出明智的投资决策。近年来，深度学习技术，特别是神经网络，已经成为股票市场预测中的一种强大工具。本文将探讨神经网络在股票市场预测中的应用，并提供相应的源代码示例。

神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。它由多个相互连接的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过权重来传递和处理信息。在股票市场预测中，神经网络可以通过学习历史股票价格数据和其他相关因素之间的复杂关系，来预测未来的股票价格走势。

首先，我们需要准备用于训练神经网络的数据集。通常，这包括历史股票价格数据以及与股票价格相关的因素，如市场指数、财务指标等。我们可以使用Python编程语言和相关的库来处理和准备数据集。下面是一个简单的示例代码，用于加载和准备数据集：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取历史股票价格数据
df = pd