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优势：
捕捉非线性关系：传统线性模型无法识别因子间复杂交互（如 “高市盈率 + 高波动率” 组合的特殊表现）。
处理非结构化数据：用 NLP 分析新闻文本，用卷积神经网络（CNN）分析股价图像模式。
自适应进化：通过强化学习（RL）让模型自动适应市场变化（如动态调整止盈止损阈值）。
局限性：
可解释性差：难以理解深度学习模型的决策逻辑（如某只股票被买入的具体因子贡献度）。
数据依赖性强：需大量高质量数据训练（A 股历史数据仅 20 余年，可能导致过拟合）。
计算成本高：训练深度神经网络需 GPU/TPU 支持，个人投资者硬件门槛高。
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