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要通过深度学习优化量化交易策略的交易信号，有这么几个办法。首先是数据收集与预处理，尽可能多收集各类相关数据，像历史价格、成交量、宏观经济指标等，清理数据中的噪声和异常值。
接着选择合适的深度学习模型，比如循环神经网络（RNN）及其变体LSTM 、GRU，它们对处理时间序列数据很有效，能捕捉价格走势的复杂规律。训练模型时，划分好训练集、验证集和测试集，不断调整参数以提高模型的准确性和泛化能力。
还可以融合多维度特征，除了基本的市场数据，把技术指标、新闻情感分析等信息加入模型，让交易信号更全面准确。
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发布于2025-2-28 13:20 杭州
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