金融行业的时间序列预测问题应该使用什么深度学习模型

金融行业的时间序列预测问题可以使用很多深度学习模型。以下是一些常用的模型：

1. 循环神经网络 (RNN)：RNN 是一种专门用于处理序列数据的神经网络，可以很好地处理金融时间序列数据。其中，长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 是常用的 RNN 变体，适用于不同的时间序列预测问题。

2. 卷积神经网络 (CNN)：CNN 在图像处理领域有很好的表现，但是也可以应用于时间序列数据。具体来说，可以将时序数据看作一维的图像，然后使用卷积层来提取特征。

3. Transformer：Transformer 最初是用于自然语言处理的模型，但是也可以应用于时间序列预测。其中，注意力机制可以帮助模型更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

需要注意的是，深度学习模型需要根据具体问题进行调整，包括模型的架构、超参数等。