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在金融科技领域，人工智能（AI）的应用正逐渐改变股票市场的分析和预测方法。本实验教学案例旨在通过Python编程和机器学习技术，探索和实现股票价格的有效预测模型。研究首先涉及数据采集，通过API和网络爬虫技术获取股票历史数据，随后进行数据预处理，包括清洗、归一化和特征选择。在特征工程阶段，提取了关键的技术指标和市场情绪指标，为模型训练提供输入。本案例采用了多种机器学习模型，包括长短期记忆网络（LSTM）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和支持向量机（SVM），并通过交叉验证和模型优化来提高预测准确性。实验结果表明，结合AI技术的预测模型能够显著提高股票价格预测的性能。本研究不仅为学生提供了一个实践AI在金融数据分析中应用的平台，而且通过案例驱动的教学方法，增强了学生解决实际金融问题的能力，为金融科技领域的未来研究和应用奠定了基础。

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