卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像和语音等领域，其核心思想是使用卷积层来捕捉输入数据的特征。

CNN通过卷积核（一种小的、可学习的滤波器）对输入数据进行卷积操作，使得模型可以自动学习输入数据的特征。卷积操作可以有效地减少模型参数，从而避免过拟合问题，同时还可以提高模型的精度和效率。

CNN通常由卷积层、池化层、全连接层等组成。其中：

卷积层：用于提取输入数据的特征；

池化层：用于减少数据的维度和大小；

全连接层：用于将特征映射到输出类别或数值。

在图像处理领域中，CNN可以通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征，然后利用全连接层进行分类或回归等任务。在自然语言处理领域中，CNN可以用于文本分类、情感分析等任务，通过卷积层和池化层提取文本的特征，然后利用全连接层进行分类或回归等任务。

作为一种深度学习算法，在股票价格预测中，CNN可以用于提取和选择与股票价格相关的特征，并进行预测，步骤如下：

1、数据收集和处理：收集和整理股票市场的历史数据，包括股票价格、成交量、公司财务数据等。将这些数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值等。

2、特征提取和选择：利用卷积神经网络提取和选择与股票价格相关的特征。例如，将历史股票价格数据转换为一个二维矩阵，其中行表示时间，列表示价格。然后，利用卷积层、池化层等操作，提取和选择与股价相关的特征。

3、模型选择和训练：选择适合股票预测的卷积神经网络模型，并将历史数据输入到模型中进行训练。在训练过程中，调整模型超参数，优化模型性能。

4、模型评估和调整：利用测试数据集对训练好的模型进行评估，包括回归分析等。根据评估结果，对模型进行调整和优化。

5、预测和交易决策：利用卷积神经网络模型预测股票价格，并根据预测结果进行交易决策。例如，如果预测价格上涨，则进行买入操作；如果预测价格下跌，则进行卖出操作。

卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域均取得了重大突破；作为辅助工具，帮助投资者和交易者进行决策。同时，在医疗、金融、交通等领域，CNN将发挥更大的作用，帮助人们解决实际问题。