深度学习模型以其强大的特征提取能力和适应非线性问题的特性，在时间序列数据建模中展现出了卓越的表现。与传统方法不同，深度学习模型能够通过自动化学习和提取数据中的潜在模式，从而提供更精准的预测结果。本研究选择了 LSTM、GRU 和 CNN 三种具有代表性的深度学习结构，分别从长期依赖关系、短期波动捕捉和特征提取的角度切入，对它们在 Tesla 股票价格预测中的表现进行了深入对比分析。通过这三种模型的探索，我们希望能更全面地了解深度学习在金融时间序列分析中的潜力和局限性，同时为未来的研究方向提供指导。