预测算法的探索、比较和应用，包括基于机器学习的随机森林和基于深度学习的LSTM神经网络等，分析各种算法在不同市场环境、不同时间段的表现以及优缺点，而且要考虑算法的可解释性、实时性和鲁棒性，为实际应用找到适合的算法，为投资者提供准确的决策。这种交互式的应用方式不仅使技术不再高不可及，让更多投资者参与到股票价格预测中，也极大地提高了投资效率。投资者可以更及时迅速地获取投资信息，作出投资决策，把握投资机会，规避股市投资风险。