介绍股票市场的重要性及股票价格预测在投资决策中的关键作用，同时阐述机器学习和深度学习技术在金融领域的应用前景。
明确本研究旨在通过机器学习算法（尤其是LSTM神经网络）预测股票价格，以提高投资者的投资决策质量。
强调通过机器学习技术提高股票价格预测准确性的实际意义，以及该技术对金融市场参与者和经济发展的潜在贡献。
详细描述本研究将涉及的数据收集、模型构建、训练、测试和预测等各个环节的具体内容。
介绍研究的整体思路，包括如何利用PyTorch架构的LSTM神经网络模型处理股票价格预测问题。
概述本研究将采用的数据处理方法、机器学习算法的选择及模型训练流程。
介绍论文各章节的内容安排和组织结构。
强调本研究在股票价格预测领域中的创新之处，如使用PyTorch架构和LSTM神经网络模型等。
回顾股票价格预测研究的历史和发展趋势，重点介绍已有的研究成果和方法。
总结机器学习技术在股票价格预测中的应用案例和效果，特别是LSTM神经网络的应用情况。
探讨LSTM神经网络在金融时间序列预测中的优势和局限性，以及其与其他模型的对比。
介绍PyTorch架构的特点和优势，并探讨其在金融数据分析中的应用。
分析现有股票价格预测模型的不足之处，指出本研究试图解决的问题。
介绍数据来源，包括数据获取途径和数据类型。
详细描述数据清洗、标准化和归一化等预处理步骤。
介绍如何通过特征工程提取有用的特征，以提高模型的预测能力。
描述数据集的划分方法，包括训练集、验证集和测试集的划分比例。
详细介绍LSTM神经网络模型的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的设计。
描述模型参数的选择方法和设置过程，包括学习率、批次大小和训练轮数等。
描述模型的训练过程，包括训练步骤、损失函数的选择和优化器的配置。
介绍如何通过交叉验证等方法调整模型参数，以提高模型性能。
介绍用于评估模型性能的指标，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等。
描述模型测试的具体步骤，包括数据加载、前向传播和性能评估。
分析模型在测试集上的表现，包括预测精度和稳定性等方面的分析。
提出改进模型性能的方法和策略，如增加更多的特征或调整模型结构。
介绍系统整体架构，包括前端展示和后端计算模块的设计。
描述如何集成天勤接口，以获取实时股票数据并进行预测。
介绍如何使用Streamlit创建用户友好的界面，使用户能够方便地输入数据并查看预测结果。
展示系统的各项功能，包括数据输入、模型预测和结果展示等。
总结本研究的主要发现和结论，包括模型的预测能力和实际应用效果。
提出未来可能的研究方向和改进措施，包括模型优化、更多数据源的引入等。
基于研究结论，提出针对投资者和监管机构的政策建议，以促进股票市场的健康发展。