深度学习在量化中的三大方向：LSTM、CNN、Transformer 如何选？
① LSTM（时间序列）
优点：擅长捕捉连续趋势
缺点：长期记忆弱、训练慢
适用：趋势策略、波动率预测
② CNN（模式识别）
优点：擅长 K 线图像 / 特征模式
缺点：输入设计麻烦
适用：K 线识别策略、微结构特征提取
③ Transformer（目前最强）
优点：
可并行
长期记忆
能学习复杂非线性
与 LLM 生态兼容（可做新闻情绪）
适用：
中高频预测
宏观数据 + 行情混合模型
推特情绪 + 行情联动预测
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