随着金融市场的不断发展和股票投资需求的日益增长，如何准确推荐股票成为了金融领域研究的热点问题，本文旨在研究基于深度学习的股票推荐系统，通过对股票市场数据的深度挖掘和分析，为投资者提供精准、科学的股票推荐。

文献综述

近年来，关于股票推荐系统的研究逐渐增多，早期的研究主要基于传统的机器学习方法，如支持向量机、决策树等，通过对历史股票数据进行分析，预测股票价格的走势，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将深度学习技术应用于股票推荐系统，通过深度神经网络对股票数据的高维特征进行提取和建模,提高预测的准确性。

研究方法

本文采用深度学习技术，构建了一个基于深度神经网络的股票推荐系统，收集股票市场的历史数据，包括股票价格、交易量、市盈率等指标，利用深度神经网络对股票数据进行特征提取和建模，学习股票价格的走势，通过反向传播算法优化模型参数，提高模型的预测能力，根据模型的预测结果,为投资者推荐具有潜力的股票。

实验结果与分析

为了验证股票推荐系统的有效性，本文采用真实的股票数据进行了实验，实验结果表明，基于深度学习的股票推荐系统能够有效地预测股票的走势，为投资者提供精准、科学的股票推荐，与传统的机器学习方法相比，深度学习技术能够更好地处理高维数据，提取更深层次的特征,提高预测的准确性。

本文研究了基于深度学习的股票推荐系统，通过实验验证了其有效性，深度学习技术为股票推荐提供了新的思路和方法，有助于提高股票推荐的准确性和科学性，股票市场是一个复杂的系统，仍然存在许多不确定因素，未来的研究需要进一步探索更加有效的算法和模型,以提高股票推荐的准确性和稳定性。

展望与建议

未来研究方向包括：1）探索更加有效的深度学习算法和模型，提高股票推荐的准确性和稳定性；2）结合投资者的个性化需求，构建个性化的股票推荐系统；3）研究市场情绪对股票市场的影响，将市场情绪因素纳入股票推荐系统中，为了推广股票推荐系统的应用，建议金融机构加强与高校和研究机构的合作,共同推动股票推荐技术的研究和发展。

基于深度学习的股票推荐系统为投资者提供了精准、科学的股票推荐，有助于降低投资风险，提高投资收益，未来的研究需要继续探索和创新，为股票市场提供更加智能、高效的推荐服务。