高频交易订单数据处理及预测研究思维导图

任务目标：确保数据质量和一致性，为后续分析提供可靠基础数据。

统一数据清洗：处理异常值、缺失值等。

数据标准化：采用适当的方法，将数据转换到统一尺度。

任务目标：保证模型训练和评估过程的准确性，检验模型的泛化能力。

划分：将数据集分为训练集、评估集和测试集，根据不同股票进行划分。

利用订单簿数据进行预测

参数调整：精心调整模型参数，以达到最佳效果。

生成预测数据：为交易决策提供有力参考和指导。

采用深度学习处理订单簿数据。

使用不同的深度模型，与金融序列数据进行拟合。

评估深度模型性能：通过预测精度和其他关键指标进行全面评估。

重点关注：深度学习模型的强大模式识别和预测能力。

重点在于采用深度学习方法处理订单簿数据，捕捉非线性关系和复杂性。

期望：提供更为可靠和精准的预测结果。