摘要
股票价格预测一直是金融领域备受关注的课题，准确预测股票价格波动趋势对投资者和决策者至关重要。
传统的股票价格预测方法主要依赖于技术分析和基本面分析，但这些方法往往难以捕捉复杂的市场动态。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，ARIMA模型和神经网络模型等机器学习方法在股票价格预测中得到越来越广泛的应用。
ARIMA模型作为一种经典的时间序列分析方法，能够有效地捕捉股票价格数据中的线性特征和时间依赖性。
而神经网络模型则凭借其强大的非线性拟合能力和自适应学习能力，在处理高噪声、非平稳的股票价格数据方面表现出显著优势。
本文将对基于ARIMA模型和神经网络模型的股票价格预测问题进行实证研究，对比分析两种模型的预测效果，并探讨其优缺点及适用范围。
关键词：股票价格预测；ARIMA模型；神经网络模型；机器学习；时间序列分析
1.1股票价格预测股票价格预测是指利用历史数据和相关信息，通过建立数学模型或运用分析方法，对未来股票价格的涨跌趋势进行预测的行为。
准确的股票价格预测可以帮助投资者制定合理的投资策略，降低投资风险，提高投资收益。
1.2ARIMA模型ARIMA模型，全称为自回归移动平均模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel），是一种经典的时间序列分析方法。
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