金融工程：CNN-Transformer深度学习模型在金融市场中的应用与验证

本篇论文《基于CNN-Transformer的深度学习模型探究》属于金融工程研究报告系列，聚焦于人工智能在金融市场分析中的应用。报告由证券分析师王琦撰写，其执业证书编号为S0550521100001。文章针对金融数据的特性，如高维度、高频率和非线性，探讨了传统的分析方法在捕捉复杂模式上的局限性。 论文首先回顾了CNN（卷积神经网络）和Transformer这两种深度学习模型的基本原理。CNN因其出色的局部特征检测能力和在图像处理中的广泛应用而闻名，而Transformer则因自注意力机制在处理长序列依赖问题上的优势而受到关注。作者指出，将CNN的特征提取能力与Transformer的序列理解能力结合起来，可以开创性地解决金融时间序列数据中的模式识别和关系挖掘问题。 在第二章中，作者深入解析了这两种模型如何在金融数据分析中发挥作用，强调了它们在捕捉复杂非线性关系和处理时序数据中的潜力。报告还详细讨论了如何通过结合一维卷积与多层Transformer构建名为CTTS（Convolutional Transformer Time Series）的模型，该模型能对日内股价数据进行预测，结果显示其预测准确率优于三种基准策略。 在第三章，作者展示了实际的模型构建步骤、实验配置和结果，证明了CNN-Transformer融合的CTTS模型在时间序列预测方面的有效性。通过实验数据的支持，论文提供了强有力的证据，证明这种新型模型对于量化分析具有显著的提升效果。 最后，论文总结了CNN和Transformer各自的优势，并提出将这两种模型进一步结合的策略，设计出类CTTS的模型，旨在提升金融市场的量化分析能力，特别是在处理大规模、非结构化的金融数据时，这样的融合模型有望带来更为精准和深入的见解。 这篇论文不仅深化了对深度学习模型在金融领域的理解，还为实证研究者和从业者提供了新的工具和技术，推动了金融时间序列预测和量化分析领域的前沿进展。