研究方法及可行性分析
本文旨在探讨如何使用人工智能模型来预测股票价格。为了进行研究，我们将采用以下方法：
1. 数据收集：我们将收集过去一段时间内的股票市场数据，包括股票价格、成交量、指数等。这些数据将来自多个可靠的数据源，如新浪财经、东方财富网等。
2. 数据清洗和预处理：我们将对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值填充、数据归一化等。
3. 特征提取：我们将提取数据中的特征，包括股票价格、成交量、指数等。这些特征将用于建立人工智能模型。
4. 模型选择和训练：我们将选择适当的人工智能模型，如线性回归、逻辑回归、决策树等，并使用训练数据对模型进行训练。
5. 模型评估和选择：我们将使用测试数据对训练好的模型进行评估，并选择表现最好的模型作为预测模型。
6. 模型应用：我们将使用预测模型来预测未来股票价格，并分析预测结果的可靠性和有效性。
本文的研究将采用实证研究的方法，结合人工智能模型的预测能力，探讨如何使用人工智能模型来预测股票价格。该研究将具有一定的可行性，因为股票市场数据易于获取，人工智能模型易于构建和使用。未来，我们希望能够进一步探索人工智能模型在股票市场中的应用，以提高预测的准确性和可靠性。