技术特征：
技术总结
本发明提供了一种金融交易价格预测方法，包括：采集金融交易的历史数据；从历史数据中获取样本数据，再对所述样本数据进行预处理，获得训练数据；利用所述训练数据，基于LSTM‑RNN模型，训练获得交易价格预测模型；根据当前交易数据，利用所述交易价格预测模型，预测未来任一时间段和/或任一时刻的金融交易数据。通过基于LSTM‑RNN模型建立的预测模型，相较于现有技术，能够更加准确地预测未来任一时间段和/或任一时刻的金融交易数据，提高用户体验。
技术研发人员：魏清晨
受保护的技术使用者：深圳昆腾信息科技有限公司
技术研发日：2018.11.29
技术公布日：2019.04.16