文章 "数据科学和机器学习（第 30 部分）：预测股票市场的幂对、卷积神经网络（CNN）、和递归神经网络（RNN）"

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在本文中，我们会探讨卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在股票市场预测中的动态集成。借力 CNN 提取形态的能力，以及 RNN 的精练度，来处理序列数据。我们看看这个强大的组合如何强化交易算法的准确性和效率。

递归神经网络（RNN）是人工神经网络，旨在识别数据序列中的形态，例如时间序列、语言、或视频。

与传统神经网络不同，其假设输入彼此独立，而 RNN 能从一系列数据（信息）中检测和理解形态。

RNN 是专门为顺序数据设计的，它们的架构允许它们保持对先前输入的记忆，这令它们非常适于时间序列预测，因为理解数据中时态依赖关系的能力，对于在股票市场做出准确预测至关重要。

作者：Omega J Msigwa

[Juan Guirao]

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