本研究提出了一种正交因子基础的双聚类算法（BCBOF），旨在解决高维数据的稀疏性和局部结构问题。该算法利用模糊规则进行股票价格趋势预测，实验结果表明其交易策略能够提升投资者的回报。

本文探讨了利用自然语言处理和深度学习技术预测股票趋势的方法，包括混合注意力网络和去噪扩散概率模型等。这些方法在提高预测准确性和交易回报率方面表现出色，尤其在分析金融新闻与市场价格关系时效果显著。

提出了一种利用自我反思的机器人和接近策略优化的框架，让大型语言模型自主学习生成可解释的股票预测，并通过自我推理学习解释过去的股票动态。该框架在股票分类任务中的预测准确性和相关系数方面优于传统深度学习和语言模型方法，并通过投资组合指标证明了其有效性。