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深度学习在算法交易中有以下典型应用场景：
时间序列预测：利用循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），对金融时间序列数据进行建模，捕捉价格序列中的长期依赖关系，预测未来价格走势。
图像识别与处理：将金融数据转化为图像形式，如图表、K 线图等，使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别，提取图表中的模式和特征，辅助交易决策。
自然语言处理与情感分析：对财经新闻、社交媒体评论等文本数据进行情感分析，了解市场情绪，将情绪指标融入交易策略，例如当市场情绪极度乐观时，适当减仓规避风险。
生成式对抗网络（GAN）：生成式对抗网络可用于生成模拟的金融市场数据，用于训练和测试交易策略，避免过度依赖历史数据导致的过拟合问题，同时探索新的市场场景下策略的有效性。
智能交易决策：构建端到端的深度学习交易系统，直接将市场数据作为输入，输出交易决策（买入、卖出、持有），通过大量数据训练优化模型，实现智能化交易。
发布于2025-5-10 17:50 武汉
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