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为了更好地研究股指预测问题,提出了基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法,该方法从优化特征参数选取角度对模型预测能力进行提升,包含全面选取特征参数、应用系统聚类法进行特征分类、应用主成分分析对分类特征进行降维三个步骤。在实证论证中,应用LSTM模型对纳斯达克股票指数数据和标普500指数数据进行预测,实验结果表明所提出的方法计算量小,预测结果在速度和准确度两方面分析均得到显著提升。