基于ARIMA的银行股票价格预测分析开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 摘要数据的变化体现了经济时代的发展，经济诞生之初就与数据有着千丝万缕的联系银行业更是伴随着经济着经济的发展而发展，而我们也能够从大量的历史信息中，分析从而得到许多重要的结论，挖掘出更有价值的信息，本文主要分析了我国银行行业利润的研究成果探讨处理大量数据的数据挖掘方法，深度学习利用数据，建立恰当模型分析数据特征，进行银行行业的股票预测。

关键词 股票分析 时间序列分析 股票预测 背景简介随着经济发展，越来越多的股民进入股市，投资股票也成为了许多人中意的投资项目。

对于投资者来说，怎样能够获得利润最大化才是投资者关心的首要问题。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

研究内容：机器学习在很多领域用途广泛，比如信息分类，信息预测等方面都有着非常好的表现，数据预测在投资领域不但能解释其预测数据在之后一段时间的变化情况，同时也能够帮助投资者避开一些可能遇到的风险。

股票数据每天都在变化，其中不乏有许多规律可循，在以工商银行为代表收集数据进行模型的建立，有助于预测将来股票趋势，从而得到行业的股票走势特征，进而给出合理建议。

研究手段： 1、获取工商银行历史数据的方法。