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沈阳的量化交易投资者可从以下几方面利用深度学习优化交易策略：
数据收集与预处理：收集沈阳相关市场数据，包括股票、期货等，清洗并标准化数据。
模型选择与构建：选用如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等适合处理时间序列的模型，构建预测股价走势或市场趋势的模型。
策略优化：根据模型预测结果，结合风险控制，优化交易时机和仓位。
回测与评估：用历史数据回测策略，评估指标如收益率、夏普比率等，不断调整完善策略。
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