图像识别与知识迁移融合的深度学习模型增强趋势交易信号

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Content 这篇论文通过深度学习图像分析技术，识别了股价图表中的一般性价格模式，并基于这些模式构建了图像诱导的重要性（三重I/triple-I）权重。这些权重被应用于加权移动平均，以增强现有的价格趋势交易信号。在中国股市的广泛实证分析表明，三重I加权方案能显著提升基于价格趋势的交易信号，构建出表现更佳的投资组合。此外，研究还展示了三重I加权方案在时间尺度迁移学习和非技术迁移学习中的应用潜力，以及在增强大量交易规则信号方面的作用。 第1章：引言 (Introduction) 技术分析的应用与争议 ：技术分析是投资者广泛使用的一种方法，它基于历史股价和成交量数据中的交易信号来预测股票的未来价格趋势。尽管技术分析的有效性存在争议，但过去几十年的文献从理论和实证角度探讨了其有用性。 现有策略的局限性 ：尽管标准交易 ………………………………