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量化交易中的交易策略时间序列预测模型主要有以下几种： ARIMA模型：即自回归积分滑动平均模型，能处理平稳和非平稳时间序列，用于预测价格走势等。 GARCH模型：广义自回归条件异方差模型，可捕捉金融时间序列的波动聚集性，常用于预测波动率。 神经网络模型：如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU等，能学习复杂的时间序列模式，进行价格预测等。 支持向量机（SVM）：可用于时间序列的分类和回归任务，在量化交易中对趋势判断等有应用。
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