金融市场中，股票的价格具有不确定性，如何提高股票涨跌预测变化趋势，成为广大股民以及经济领域专家学者研究的热点问题。持续增强对于金融趋势预测模型的设计与研究，具有积极的意义以及重要的作用。随着AI技术的飞速发展，机器人学习概念在金融趋势预测领域得到了广泛应用，相关工作人员基于金融时序涨跌趋势，围绕“股票历史数据属性值”这一研究对象，利用机器人学习技术对金融时序预测精准度进行了深入分析，最终设计出基于LSTM（长短期记忆神经网络）的金融时序预测模型，以期提升金融时序涨跌趋势预测准确性。金融市场的稳定运行，意在充分调动各类生产要素，提高资金使用效率，同时降低融资成本。因此，结合LSTM神经网络技术重新解构金融时间序列模型，为现阶段金融市场数据研究、发挥金融市场基金作用提供新途径。