在股票量化分析中，LSTM（长短期记忆网络）相比传统线性回归模型，在处理股价数据方面具有显著优势，主要体现在以下三点：捕捉非线性关系
股价波动受宏观经济、公司基本面及市场情绪等多重复杂因素影响，呈现出高度的非线性特征。线性回归仅能拟合变量间的直线关系，难以刻画这种复杂性；而LSTM作为深度神经网络，具备强大的非线性映射能力，能更精准地学习输入特征与股价波动间的复杂规律。处理时间序列依赖性
股价是典型的时间序列数据，当前价格往往与历史走势（如趋势、周期性）紧密相关。线性回归通常假设样本独立，忽略了时间维度上的前后关联；LSTM专为序列数据设计，其独特的“门控机制”能有效记忆长期历史信息并遗忘无关噪声，从而捕捉股价的时序依赖特征。适应动态变化
金融市场环境多变，数据分布常发生漂移。线性回归模型结构固定，难以适应这种动态变化；LSTM通过训练可自动调整内部参数，对非平稳的时间序列数据具有更强的适应性和鲁棒性。综上，LSTM在处理股价数据的非线性、时序性及动态性方面优于线性回归。