在金融市场时间序列分析中，CNN-Transformer模型如何结合自注意力机制提高预测准确率？

金融市场中时间序列分析的准确度是投资者和分析师关注的焦点之一，而深度学习模型在这一领域展现出了巨大的潜力。CNN-Transformer模型通过融合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力和Transformer模型的自注意力机制，能够显著提升时间序列分析的预测准确率。

参考资源链接：[金融工程：CNN-Transformer深度学习模型在金融市场中的应用与验证](https://wenku.csdn.net/doc/6o9kf46ran?spm=1055.2569.3001.10343)

CNN擅长于从数据中提取局部特征，如图像中的边缘和纹理，这对于金融数据中的模式识别是非常重要的。而Transformer模型的自注意力机制能够捕捉数据中的全局依赖关系，这对于理解和预测时间序列中的长期依赖和变化至关重要。
在金融市场的时间序列分析中，CNN-Transformer模型首先利用CNN对金融数据进行局部特征提取，如股票价格的短期波动、交易量的变化等。随后，通过Transformer的自注意力机制处理这些局部特征，以把握整个时间序列的全局结构和模式。通过这种结合，模型能够同时考虑时间序列的局部和全局特征，更准确地预测未来的市场走势。
实际操作中，可以通过构建一个由多个卷积层和Transformer层组成的网络架构。例如，使用一维卷积层来提取时间序列数据的局部特征，然后通过一系列的Transformer层对这些特征进行进一步的处理和融合，从而得到更加全面和深入的特征表示。这种融合模型在实验中已被证明能有效提升预测准确率，尤其是在金融市场这样具有高度动态性和复杂性的领域。
如果你对如何在实践中应用这一模型感兴趣，或者想要更深入地理解CNN和Transformer的结合机制，我推荐你阅读这篇论文《金融工程：CNN-Transformer深度学习模型在金融市场中的应用与验证》。这篇资料将为你提供理论基础和实践指导，帮助你在金融市场的量化分析中获得更加准确的预测结果。

参考资源链接：[金融工程：CNN-Transformer深度学习模型在金融市场中的应用与验证](https://wenku.csdn.net/doc/6o9kf46ran?spm=1055.2569.3001.10343)