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LSTM 在 T0 策略应用中，数据质量和特征工程是关键难点。需要处理大量的高频数据，包括价格、成交量、订单簿等信息，数据的噪声、缺失值和异常值会影响模型的准确性。提取有效的特征是一大挑战，需要结合市场知识和算法特点设计合适的特征。LSTM 模型结构复杂，参数众多，训练难度大，容易出现过拟合问题，导致模型在实际交易中的泛化能力差。市场环境不断变化，股票价格波动具有非线性和不确定性，LSTM 模型需要不断适应市场变化，及时更新训练数据和调整模型参数，否则策略的有效性会迅速下降。此外，LSTM 模型的可解释性较差，难以直观地理解模型的决策过程，增加了风险控制和策略优化的难度。
发布于2025-6-19 22:24 武汉
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