本研究利用长短期记忆（LSTM）网络预测标准普尔500指数，克服了传统模型在处理非线性依赖方面的不足。结果表明，LSTM在捕捉依赖性和预测准确性上优于ARIMA模型，展示了深度学习在金融数据处理中的潜力。

本研究提出了选举日股市预测模型（EDSMF），旨在提高选举日股市波动性预测的准确性。通过结合大语言模型和分析政治经济后果的代理，EDSMF显著提升了标准普尔500指数的预测性能。