一、时间序列预测与股票市场的技术挑战 股票市场数据具有典型的非线性、高噪声、多因素耦合特性，传统统计模型（如ARIMA）难以捕捉长期依赖关系。时间序列预测的核心在于通过历史数据挖掘未来趋势，而股票数据的时……
