对于许多分析师和研究人员而言，预测特定股票的价格一直是一项艰巨的任务。 实际上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。 但是，提高预测单个股票价格的准确性确实是一项艰巨的任务。 因此，在本文中，我提出了一种序贯学习模型，用于使用LTSM-RNN方法预测带有公司行为事件信息和宏观经济指标的单个股票价格。 结果表明，该模型有望成为预测具有公司行为和公司发行等变量的单个股票的价格的有前途的方法。