金融市场预测是通过分析历史数据与市场动态，利用统计学和机器学习技术推测未来价格走势的过程。以下为入门指南：
常用预测方法 📊
- 时间序列分析：使用ARIMA、MA模型处理股价数据
- 机器学习模型：LSTM神经网络、随机森林等算法的应用
- 量化交易策略：基于技术指标的均线交叉、布林带突破等
必备工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 | 链接 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理与建模 | Python教程 |
| TensorFlow | 深度学习框架 | AI入门 |
| Excel | 基础数据分析 | 数据可视化 |
注意事项 ⚠️
- 市场存在不确定性，预测结果仅供参考
- 避免过度拟合历史数据
- 建议结合基本面分析与技术分析
如需深入了解金融数据特征工程，可访问 金融数据预处理指南 进行学习。