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摘要
随着中国资本市场的快速发展和金融创新产品的不断涌现，配对交易策略因其
独特的市场中性特性和潜在的收益获取能力而受到投资者的广泛关注。本研究旨在
探索利用长短期记忆网络（LSTM）深度学习方法，对配对交易信号进行挖掘，以
提高交易策略的有效性和盈利能力。
针对传统基于价差的配对交易策略可能无法捕捉市场的非线性动态和复杂的时
间序列结构。本研究的主要贡献在于利用基于LSTM的神经网络模型，预测了股票
相对于其协整股票组的未来市场回报增加的概
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