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改进方式：
捕捉非线性关系：市场数据存在复杂的非线性关系，深度学习算法能够自动学习和捕捉这些关系，比传统线性模型更准确地描述市场行为，例如通过神经网络的多层结构来拟合复杂的函数关系，从而提高对价格走势等的预测精度。
处理复杂数据结构：可以处理高维、非结构化数据，如将文本数据、图像数据等转化为可用于预测的特征，充分利用各类信息来提升预测能力，像利用卷积神经网络对财务报表图像进行分析提取关键信息。
局限性：
模型解释性差：深度学习模型结构复杂，难以直观理解模型内部的决策过程和各个特征的作用，即所谓的 “黑盒” 特性，这使得投资者在使用策略时难以把握其逻辑，也不利于监管和合规审查。
数据要求高：需要大量高质量的数据进行训练，否则容易出现过拟合现象，导致在新数据上的预测效果不佳。并且数据的收集、整理和标注成本较高，同时对数据的时效性要求也很高。
发布于2025-5-4 16:39 武汉
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