作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能（AI）技术的不断发展，在金融领域的应用也在逐渐普及化。人工智能的核心技术包括图像识别、自然语言处理、语音识别、机器学习等，而在金融领域，人工智能技术能够提升客户体验、降低交易成本、提高风险管理能力，对整个金融业都具有重大意义。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大数据、云计算、区块链、人工智能驱动的金融产品和服务正在蓬勃兴起，并将改变金融业的格局。但是，人工智能与传统金融领域的不同之处在于，它需要掌握更多的先进技能才能发挥作用，并且需要更长的时间去投入和部署。因此，如何设计出具备完整金融产品功能和服务的AI模型，仍然是一个尚待探索的问题。
在基于机器学习的方法中，人工智能模型的训练往往需要大量的数据。由于金融数据的特殊性质，导致它不仅具有丰富多样的特征信息，而且还有时间维度的依赖关系。因此，如何利用时间维度的信息提升模型的性能至关重要。
值得注意的是，目前人工智能在金融领域发展的速度还远远落后于传统金融行业的发展速度。这一现状也给我们带来一个机会，即让我们尝试去改变金融领域的格局。
2.基本概念术语说明
2.1 AI
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统模拟人的思维、解决问题、推理、学习、判断、预测或执行智力活动的能力。它通过各种手段实现自我学习、自我改造、自我扩展，从而在某些特定任务和环境中代替人类完成一系列重复性劳动、高度复杂的工作。
人工智能可分为两大类：符号主义和连接主义。符号主义认为人类的智能是基于符号系统，包括数字系统、符号逻辑、符号推理、抽象思维等，而连