通过上述步骤，我们成功构建了一个简单的股票价格预测模型。模型的RMSE较低，说明预测误差较小；R²接近1，说明模型的预测效果较好。然而，股票价格预测是一个非常复杂的任务，受多种因素影响。因此，单凭线性回归模型可能无法完全捕捉所有影响因素。可以尝试使用更复杂的模型（如神经网络或集成学习方法），进一步提升预测精度。
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