小型AI模型用于股票价格预测：一个高中项目

这篇文章描述了一个高中生创建一个小型AI模型，用于根据新闻情绪预测苹果股票价格变动的项目。该学生正在寻求关于工具、编程语言和学习资源的建议。这是机器学习，特别是NLP和时间序列分析的一个常见且有价值的应用。项目的成功将取决于所使用数据集的质量、模型架构的选择（例如，循环神经网络、transformers），以及学生预处理数据和有效训练模型的能力。二元分类方法（上涨或下跌）简化了问题，使其对初学者来说更易于管理。

• •使用新闻情绪进行股票价格预测是一个常见的ML项目。
• •循环神经网络（RNN）或Transformers是合适的模型架构。
• •数据预处理和特征工程对于模型性能至关重要。