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　　2025年10月23日，浙商证券601878）发表了一篇基金行业的研究报告，报告指出，基于CNN的K线图像识别提升市场趋势预测准确性

　　报告摘要如下： 本文研究JF发表学术论文《（Re-）Imag（in）ingPriceTrends》，一种基于卷积神经网络的K线图像识别和趋势预测方法，提炼思路并尝试在国内市场进行本地化实践。 论文思路：量价数据成像（Imaging）和K线模式识别（imagining） 论文尝试将看K线的视觉过程自动化：技术分析之所以长期存在，部分原因在于视觉分析模式更符合人类直观认知。传统金融学对基于价格趋势的预测依赖于人类主观的经验总结，存在三大局限：依赖先验知识、备择假设模糊、在低信噪比环境中难以捕捉微弱但持续的预测信号。 创新性采用机器学习看图思路：不预设任何具体模式，通过算法自动从数据中发掘预测规律。具体体现为三大创新：输入数据创新，将历史市场数据以标准OHLC图表形式转化为图像；模型训练创新，采用CNN模型自动提取局部特征；预测目标创新，预测未来收益方向而非精确值。 实践价值：模型预测效果好、可迁移性强，具备本地化应用价值 实现步骤上分样本设计和模型搭建：首先，量价数据生成标准化的K线技术图，使用CRSP数据库的日频美股数据（1993-2019），包含开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等，涵盖5日、20日、60日三个分析周期，确保不同股票和时期的数据可比性；其次，设计卷积神经网络架构，根据图像大小定制层数，使用卷积、激活和池化操作。 模型在预测收益方向上表现不俗：实证结果显示，对未来20日收益的预测准确率达到53.3%，显著高于随机猜测水平。在投资组合构建中，基于20日图像的多空策略年化夏普比率高达2.2，明显优于传统动量策略。值得注意的是，模式信号结果同时也战胜了7846种传统技术指标。 论文详细论证模型迁移性较强：跨市场方面，在美股训练的模型直接应用于26个其他国家市场，在大多数国家均优于使用当地数据重新训练的模型；时间级别上，基于日频数据训练的模型直接预测周K的表现同样优秀。通过梯度加权类激活图技术发现，模型在预测时特别关注价格高波动和成交量异常放大的时点，综合价格相对位置、波动率和成交量做出决策，类似人类技术分析。 模型思路在国内市场的初步应用：参考论文思路重新训练适配国内场景的模型，选择2020年来至今的20只主要ETF的量价数据，在一个涨、跌、平概率各为1/3的三分类问题中，新模型在测试集实现了55.3%的分类准确率。这代表模型从K线图像中提取到了有效信息，可作为有价值的辅助决策因子使用，即从统计角度快速捕捉到具备正向期望收益的品种。 风险提示 报告基于学术论文进行解读，不构成任何投资建议。需关注策略的交易成本，尤其是在预测周期较短时。报告不涉及证券投资基金评价业务，不涉及对基金产品的推荐。过往业绩不代表未来表现，模型基于历史数据进行预测，结果可能失效。