主题：
在股票预测问题中，为了更有效地利用数据的序列信息，可以搭建RNN模型，但其实普通的MLP模型也可以用于提取序列信息。思考如果通过MLP模型实现股票序列数据的价格预测，应该如何实现，比如通过股票前30天价格实时预测第31天的价格。通过代码分别搭建MLP、RNN模型完成任务，对比结果并思考
提示：
1、MLP模型，需要对数据进行预处理，把原来单列数据变成多列序列数据
【讨论题】关于股票预测得思考
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两边同右乘标准坐标系ε下的向量X，B * [向量X]ε = P * A * P逆 * [向量X]ε，
P逆 * [向量X]ε 根据坐标转换表示将其转换为P坐标系下的向量X；A * P逆 * [向量X]ε 表示对这个P坐标系下的向量X做A变换，
P * A * P逆 * [向量X]ε 则表示将做完变换后的向量再转到标准坐标系ε下；
B * [向量X]ε表示对标准坐标系下的向量X做了B变换；
那么整体的意思就是对标准坐标系下的一个向量做B变换后得到的结果向量，
和对P坐标系下对应的一个向量做A变换再转换回标准坐标系下得到的结果向量是一样的。
A变换是在P坐标系下的B变换
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提交于 2023-11-27 13:08:39
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