《表5 预测模型流程：基于离散化和LSTM神经网络的股票指数趋势预测研究》

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《基于离散化和LSTM神经网络的股票指数趋势预测研究》

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模型预测方式为使用前20个交易日的数据预测第21日的涨、跌情况。训练方式为取前80%的数据作为训练集，取后20%作为测试集。整个过程一共可以分为三个部分，第一部分主要包括数据的预处理和股票技术指标的离散化处理，第二部分使用LSTM模型进行分类预测获得结果，第三部分对获得的结果进行评估并尝试不同的输入。预测模型流程如表5所示。