摘要：近年深度學習方法在金融領域受到廣泛應用,尤其推動了股票價格預測的發展.本文針對一般股票價格預測中的單變量長短期記憶網絡存在的準確率與魯棒性不佳的問題,將經濟學領域的量化選股策略中的多因子模型思想引入到股票價格預測中,計算股票的多因子并以其作為預測模型的輸入特征.同時為了使模型適應多因子輸入,因此在單變量長短期記憶網絡的基礎上建立了一個多變量長短期記憶網絡股票價格預測模型.實驗結果表明,隨著多因子模型的引入,不僅提升了長短期記憶網絡股票價格預測的準確率,同時在一定程度上也帶來了更好的模型魯棒性.