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量化交易的策略如何进行深度学习中的模型选择？

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在里进行深度学习的模型选择，得综合多方面考量。首先要考虑数据特征，如果数据是时间序列的，像随时间变化，那循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）就比较合适，它们能处理序列数据中的依赖关系。要是数据是图像类的，比如公司财报的可视化图表，卷积神经网络（CNN）会更优，它在图像特征提取上表现出色。

还要看模型复杂度和可解释性。简单模型容易理解和调试，但可能在复杂市场环境中表现不佳；复杂模型精度高，但解释起来困难。我们可为您提供相关费率。若您在模型选择或量化交易其他方面有疑问，点赞支持，点我头像加微联系我。

发布于2026-1-23 13:28 杭州

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程老师 04:10

量化交易策略模型有不少呢。比如趋势跟踪策略，就像顺着水流划船，当股票呈现上涨或下跌趋势时，跟着趋势操作，上涨就买入，下跌就卖出。还有均值回归策略，它认为价格会围绕一个平均值波动，当价格...

京圈红韵 04:10

我刚听说你们这有个大佬的年收益高达26%，麻烦加我V信发我下截图，我想观摩一下，谢谢

刘老师 04:10

OK，我私信发你截图，正好他今天调仓了，可以看下。
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