本课程旨在引导学员掌握使用TensorFlow 2.0构建股票价格预测模型的核心方法。课程将重点讲解如何获取和处理金融时间序列数据，为模型训练准备规范的数据集。
我们将从基础的循环神经网络和长短期记忆网络入手，详细阐述如何利用这些深度学习模型来捕捉股价变动的时序特征。课程注重代码实践，帮助学员理解模型构建、训练与评估的全过程。
在完成价格预测模型后，课程将进入量化交易策略开发环节。学员将学习如何将模型的预测信号转化为具体的买卖规则，例如基于价格走势的趋势跟踪或均值回归策略。
最后，课程的核心是构建一个完整的策略回测系统。该系统能够模拟历史交易，计算策略的关键绩效指标，如收益率、最大回撤和夏普比率，从而客观评估策略的有效性与风险。
通过本课程的学习，学员不仅能获得使用TensorFlow进行金融数据分析的实战技能，还能建立起从预测到策略回测的完整量化研究框架，为实际应用打下坚实基础。