股票价格波动受宏观经济、行业趋势、公司基本面、市场情绪等多维度因素影响，传统预测模型（如ARIMA）多依赖历史价格数据，忽略多因素交互作用。
探索多因素融合模型在股价预测中的适用性，弥补单一时间序列模型的不足，为投资者提供动态预测工具，辅助决策优化。
采用随机森林（Random Forest）、ARIMA-GARCH、LSTM等模型，结合多维度变量进行预测，并通过滚动预测和反馈调整优化模型。
介绍论文的研究对象、变量选取、模型构建与优化流程、技术路线图以及预期创新点和研究计划。
研究对象为贵州茅台（600519.SH），数据来源为Wind数据库（2005-2015年日频数据）。
包括宏观经济（GDP增长率、CPI指数）、行业因素（白酒行业产量、消费税政策调整）、公司基本面（营业收入、净利润、市盈率）、市场情绪（换手率、成交量）和技术指标（30日移动平均线、相对强弱指数）。
采用线性插值法填补缺失值。
采用Z-score标准化处理。
采用ADF检验进行平稳性检验。
采用随机森林（Random Forest）作为基础模型，具备多变量非线性关系捕捉能力。
采用ARIMA-GARCH和LSTM作为对比模型，分别代表时间序列基准和深度学习对照。
通过短期验证、模型优化和长期预测三个阶段，逐步提升模型性能和适应性。
输入2005年数据训练模型，预测2006年股价走势，与实际数据对比计算误差（RMSE、MAE）。
通过特征重要性分析剔除冗余变量（如CPI），引入滞后变量（如前一日成交量），调整超参数（决策树深度、学习率）。
利用优化后模型滚动预测2006-2015年股价，分析模型在长期波动中的稳定性。
总结论文的主要研究结论和发现，包括多维度融合模型在股价预测中的有效性。
基于研究结论，提出完善股价预测模型的政策建议，为投资者提供决策支持。