1. 前言

在当前股票市场中，股票价格的预测一直是投资者关注的重点。近年来，随着深度学习技术的逐步成熟，基于深度学习的股票预测方法也成为了当前研究的热点之一。本文以601366股票为例，对基于深度学习的股票预测方法进行研究与探讨。

2. 数据预处理

为了进行股票预测的研究，需要获取股票交易数据，并对其进行预处理，以便于后续分析。本文采用了Python语言对交易数据进行获取和处理，并使用Pandas库进行数据读取和预处理。具体预处理过程包括数据清洗、数据转换、数据标准化等。

3. 神经网络模型的建立

本文采用了长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）两种模型进行了实验，以比较它们的预测效果。LSTM是一种递归神经网络模型，它能够很好地处理序列数据；而CNN则是一种卷积神经网络模型，其在图像处理等领域表现优异。本文使用Tensorflow框架对两种模型进行了搭建。

4. 预测结果的分析

通过对实验数据进行分析，本文得出以下结论：

（1）基于LSTM模型的股票预测效果较好，预测误差率在合理范围内；

（2）基于CNN模型的股票预测效果与LSTM模型相比稍差；

（3）股票交易数据的预处理和特征提取对预测结果有较大影响；

（4）不同的训练参数和模型架构对预测结果有较大影响。

5. 结论

本文以601366股票为例，对基于深度学习的股票预测方法进行了研究与探讨。实验结果表明，基于LSTM模型的股票预测效果较好，预测误差率在合理范围内。本文为基于深度学习的股票预测方法提供了一定的参考价值，但仍有很多可以优化的方向。