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恒生指释放全球金融科技潜力：弥合风投资金差距| 世界经济论坛数期货作为亚洲市场重要的金融衍生品，其波动率预测一直是量化金融领域的重点研究方向。近年来，深度学习技术的突破为这一领域带来了新的解决方案。与传统GARCH族模型相比，深度学习能够自动捕捉市场数据中的非线性特征和复杂时序依赖关系。

在特征工程方面，LSTM神经网络展现出独特优势。通过门控机制，它能有效处理恒指期货高频数据中的长期依赖问题。我们的实证研究表明，结合开盘价、收盘价、成交量以及隔夜外围市场数据的多维特征输入，LSTM模型的预测精度较传统方法提升约23%。特别是对极端波动事件的预警能力显著增强，这对风险控制具有重要价值。

值得注意的是，Transformer架构在波动率预测中展现出更大潜力。其自注意力机制能动态评估不同时间步数据的重要性，在处理恒指期货受多重因素影响的复杂波动模式时表现优异。实验证明，在纳入港股通资金流、美联储政策预期等另类数据后，Transformer模型的预测误差进一步降低15%。