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首先要整理历史行情、量价、资金流向等多维度的历史交易数据，完成数据清洗和标注，去除异常干扰数据，搭建适配量化策略的基础数据集。其次，根据策略的投资方向选择对应的深度学习模型，比如针对趋势跟踪策略可以选择循环神经网络处理时序数据，针对选股策略可以选择卷积神经网络提取特征，将历史数据输入模型完成训练和参数调优。最后，用训练好的模型输出交易信号，放到模拟交易环境中回测验证，根据回测结果调整模型参数，再应用到实盘交易中，动态跟踪模型的信号胜率及时调整。
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发布于2026-6-22 14:07 杭州
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