中国A股市场5分钟级别数据预测系统设计文档
1. 项目概述
1.1 目标
使用深度学习模型（LSTM/Transformer）基于过去24个交易日的5分钟级别历史数据，预测下一个交易日全天的5分钟级别市场数据（48个时间点）
1.2 核心挑战
- 超长序列预测（输入6912点 → 输出48点）
- 中国A股特有市场规则（涨跌停、T+1、交易时段）
- 高频数据噪声与市场突发事件影响
- 散户主导市场的情绪化波动
1.3 适用范围
- 沪深300成分股及指数ETF（510300等）
- 交易日正常开市时段（9:30-11:30, 13:00-15:00）
- 非极端行情时期（避免熔断、股灾等异常情况）