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本课程属于：044-金融时序预测与深度学习 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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PatchTST与长序列金融预测实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=学习目标 · 金融长序列预测的挑战 · PatchTST的定位与整体课程框架
课程导入目标=学习目标
02
金融时间序列基础
目标=时间序列的组成 · 平稳性 · 自相关
金融时间序列基础目标=时间序列的…
03
长序列预测问题定义
目标=长序列预测与短序列预测的区别 · 长依赖建模难点 · 评价指标（MSE
长序列预测问题定…目标=长序列预测
04
Transformer基础回顾
目标=自注意力机制 · 位置编码 · 编码器-解码器结构
Transformer基础回顾
05
PatchTST核心思想
目标=Patch机制 · 通道独立性 · 长序列建模优势
PatchTST核心思想
06
PatchTST模型架构详解
目标=输入嵌入 · Patch分割 · Transformer编码器
PatchTST模型架构详解
07
PatchTST的数学原理
目标=注意力计算 · Patch表示学习 · 长序列信息聚合
PatchTST的数学原理
08
环境搭建与数据准备
目标=Python · PyTorch · 相关库安装
环境搭建数据准备
09
PatchTST实现入门
目标=从零搭建PatchTST模型 · 关键代码解析 · 模型初始化与前向传播
PatchTST实现入门
10
训练流程与技巧
目标=数据加载 · 批处理 · 学习率调度
训练流程目标=数据加载
11
超参数调优
目标=Patch长度 · 步长 · 模型维度
超参数调优Patch
12
单变量金融预测实战
目标=使用PatchTST预测股票收… · 完整流程与结果分析
单变量金融预测实…PatchTST
13
多变量金融预测实战
目标=融合多因子（价格 · 成交量 · 技术指标）进行长序列预测
多变量金融预测实…目标=融合多因子
14
多步预测策略
目标=直接多步 · 递归多步 · 多输出预测
多步预测策略目标=直接多步
15
长序列预测中的注意力可视化
目标=分析注意力权重 · 理解模型关注的历史时段与可解释性
长序列预测注意力可视化
16
模型评估与回测
目标=时间序列交叉验证 · 滚动窗口回测 · 与ARIMA
模型评估回测
17
金融预测中的过拟合与正则化
目标=Dropout · 权重衰减 · 数据增强
金融预测过拟合
18
处理非平稳金融数据
目标=差分 · 归一化 · 实例归一化
处理非平稳金融数…目标=差分
19
缺失值与异常值处理
目标=金融数据常见缺失模式 · 插值方法 · 异常检测与鲁棒建模
缺失值异常值处理
20
高频金融数据预测
目标=分钟级 · tick级数据的长序列建模 · PatchTST的适配与挑战
高频金融数据预测目标=分钟级
21
投资组合与风险管理应用
目标=基于PatchTST预测的资产… · 风险价值（VaR）预测
投资组合风险管理应用
22
PatchTST变体与改进
目标=PatchTST与图神经网络 · 强化学习 · 概率预测的结合
PatchTST变体
23
迁移学习与预训练
目标=在大规模金融数据上预训练Pat… · 微调至特定任务
迁移学习预训练
24
模型部署与生产化
目标=模型导出 · ONNX · TorchScript
模型部署生产化
25
常见问题与调试
目标=训练不收敛 · 梯度爆炸 · 预测滞后
常见问题调试
26
案例研究一
目标=股票价格趋势预测——从数据到策…
案例研究一目标=股票价格趋…
27
案例研究二
目标=加密货币长序列预测——高波动场…
案例研究二目标=加密货币长…
28
案例研究三
目标=宏观经济指标预测——多变量长序…
案例研究三目标=宏观经济指…
29
综合项目
目标=构建端到端的金融长序列预测系统 · 包括数据管道 · 模型训练
综合项目目标=构建端到端…
30
课程总结与进阶方向
目标=核心知识点回顾 · 前沿研究 · 持续学习资源与职业发展建议
课程总结进阶方向