技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的股票预测方法，包括：获取目标股票和关联股票的最新交易数据，生成所述最新交易数据对应的多维特征矩阵，将所述最新交易数据对应的多维特征矩阵输入复合神经网络进行处理，得到所述目标股票的预测结果，本发明还公开了一种基于深度学习的股票预测装置、基于深度学习的股票预测设备和存储介质，本发明通过先利用复合神经网络中的卷积神经网络学习目标股票和关联股票的交易数据的特征，再将特征输入到复合神经网络中的长短期记忆网络进行处理，得到对股票涨跌的预测，提供了一种基于深度学习和群体智能的股票预测方法，可以准确地预测股票的涨跌。
技术研发人员：任江涛;陈兆鹏;梁华淇
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：2018.09.28
技术公布日：2019.02.19