股票价格走势预测是证券投资领域的关键问题。股价时间序列通常具有非线性、剧烈波动和高噪声等特征，传统预测模型难以有效建模。为此，本文设计了一种事件LSTM模型，通过改造长短期记忆网络（LSTM）的细胞结构，将非周期性事件信息和周期性股价信息进行有效融合...