1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。 我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。 我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。 本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。 关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。 A. 简介1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。A.简介