机器学习股票价格预测系统性文献综述数据集

数据集概述

该数据集是针对机器学习股票价格预测的系统性文献综述资料，聚焦10项相关研究，涵盖预测方法、技术、数据集及结果分析，探讨AI模型（如LSTM）、 sentiment分析与传统技术分析结合对预测准确性的提升作用及现存挑战。

文件详解

• 文件名称: 10_SLR_Paper.ris
• 文件格式: RIS (.ris)
• 文件内容: 系统性文献综述相关的文献引用文件，包含10项机器学习股票价格预测研究的文献元数据，用于文献管理与分析。

适用场景

• 金融科技研究: 分析机器学习在股票价格预测中的应用现状与效果
• 文献计量学分析: 基于RIS文件开展股票预测领域文献的系统性综述
• 金融建模优化: 参考AI模型与传统技术分析结合的方法提升预测准确性
• 投资策略研究: 探索sentiment分析、市场变量对股票预测模型的增强作用