摘要
随着金融市场的快速发展和信息技术的广泛应用，股票市场投资日益成为大众关注的焦点。
准确预测股票短期走势对投资者制定投资策略、规避市场风险至关重要。
时间序列挖掘作为数据挖掘领域的重要分支，为股票价格预测提供了有效手段。
本文首先阐述了时间序列、股票短期走势预测以及时间序列挖掘相关概念，并对国内外相关研究现状进行了系统综述，包括传统时间序列模型、机器学习模型以及深度学习模型在股票预测领域的应用。
接着，本文重点介绍了几种常用的时间序列挖掘方法，如ARIMA模型、LSTM模型等，并分析了它们的优缺点和适用场景。
此外，本文还对现有研究存在的不足和挑战进行了探讨，并展望了未来股票短期走势预测研究的发展方向，如多源异构数据融合、深度学习模型优化以及可解释性研究等。
关键词：股票预测；时间序列挖掘；深度学习；ARIMA模型；LSTM模型
#1.1时间序列时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，通常以相等的时间间隔进行观测和记录。
股票价格、气温变化、网站访问量等都可以形成时间序列数据。
时间序列分析旨在挖掘数据随时间变化的规律，并利用这些规律进行预测或决策。
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