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Stock Market Trend Prediction Using Recurrent Convolutional Neural Networks
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资源说明：标题所蕴含的知识点是：股票市场趋势预测与循环卷积神经网络的应用。这一标题揭示了文档所关注的研究领域，即在股票市场中预测价格走势，并且采用了循环卷积神经网络这一机器学习技术。循环卷积神经网络结合了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的优势，使其能够处理序列数据同时又能捕捉局部特征。这对于理解金融市场动态以及预测其未来走势是非常有用的。
描述中的知识点包括：短期股票市场趋势预测、自动特征提取、嵌入层学习、卷积层特征提取和长短期记忆网络（LSTM）学习上下文依赖关系。这些知识点代表了文章中提出的研究方法和实现过程。描述中提到传统预测方法需要手工制作特征，这不仅耗时耗力，而且对预测结果的准确性有很大的影响。研究提出了一种无需手工特征的新模型，能够自动学习金融市场新闻中的信息，并将其用于预测。
在标签中，“研究论文”表明这篇文章属于学术研究成果，通常涉及理论推导、实验设计、数据分析和结论总结。它可能在学术期刊上发表，旨在推动科学技术的发展和知识的传播。
部分内容中提到的作者（Bo Xu, Dongyu Zhang, Shaowu Zhang, Hengchao Li, Hongfei Lin）和他们所属的机构（大连理工大学计算机科学与技术学院）表明了该研究的学术背景和组织支持。这些作者联合署名，暗示了跨学科合作的可能性，其中每位作者可能在研究中扮演了不同的角色。
另外，内容提到了模型与现有基线方法相比具有显著的改进，这表明模型在预测的准确度和效果上都有所提升。这可能意味着所采用的技术，比如循环卷积神经网络，在处理股票市场数据方面具有很好的潜力和实用性。
关键词“股票市场预测”、“嵌入层”、“卷积神经网络”、“长短期记忆”揭示了文章的核心内容和研究的技术基础。股票市场预测是金融科技领域中的一个热门话题，嵌入层用于将金融新闻中出现的实体（比如公司名、产品名等）转换为向量表示，这是实现自动特征提取的重要步骤。卷积神经网络以其在图像处理中的优势，也被应用到序列数据的分析中，来提取影响股票市场趋势的关键信息。而长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够在长序列数据中捕捉时间序列上的长期依赖关系，对于预测股票市场趋势尤为关键。
综合以上内容，我们可以得知，该研究的主旨是运用深度学习技术，特别是循环卷积神经网络，来改进股票市场趋势预测的准确性。通过自动化的特征学习、关键信息的提取和上下文关系的学习，作者旨在减少对人工特征工程的依赖，提高预测模型的效率和效果。这项研究对于个人投资决策、市场分析以及金融产品开发都具有重要的实际应用价值和理论意义。
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