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基于MindSpore的多模态股票价格预测系统研究
1.项目背景和目标
随着金融市场的不断发展，股票市场的波动性越来越大，投资者需要更加准确、实时的股票价格预测工具来帮助他们做出更好的投资决策。本项目旨在基于Mindspore框架和鲲鹏openEuler平台，开发一个高效、准确、实时、成本效益高的股票价格预测系统，帮助投资者更好地理解股票市场动态，降低投资风险。
2.技术方案
本项目采用MindSpore框架，主要模型为Informer，结合鲲鹏openEuler平台，提高股票价格预测的准确性和实时性。具体技术方案包括：
数字数据和文字优化：通过数据获取和增强、参数组合、组件搭配等方式，对数据进行优化，提高预测准确性；
数据处理和特征工程：通过数据分块、降噪、重整、多归一化等方式，对数据进行处理，提高预测准确性；
训练和推理：通过压缩、蒸馏、剪枝、量化等方式，对模型进行训练和推理，提高预测准确性和实时性；
算子优化和图优化：通过算子优化、图优化、加速库等方式，提高预测速度；
集束搜索、班监督等训练和交易策略优化：通过集束搜索、班监督等方式，优化训练和交易策略，提高预测效果。
3.方案概述
本方案旨在基于MindSpore框架开发一个高效的股票价格预测系统，同时利用openEuler操作系统平台来提供可靠的计算环境和运行基础。本方案的目标是结合Informer的时间序列预测能力与MindSpore框架的多样性，为金融领域提供一种精确的工具，帮助投资者和决策者更好地理解股票市场动态。
4.技术亮点及优势
本项目的技术亮点和优势包括：
采用MindSpore技框架，提高了股票价格预测模型的性能；
基于鲲鹏openEuler平台，确保了金融数据的完整性和隐私；
提供了多维评价体系，帮助投资者更好地评估预测结果；
成本效益高，帮助投资者降低投资成本。
5.项目目标
本项目的目标是结合MindSpore框架的便携性、Informer的时间序列预测能力与openEuler的稳定性，为金融领域提供一种精确的工具，帮助投资者和决策者更好地理解股票市场。