SDAE-LSTM模型在金融时间序列预测中的应用结合了深度学习中的两种重要结构：堆叠去噪自编码器（SDAE）和长短期记忆网络（LSTM）。SDAE通过逐层学习数据的高阶特征，有效提取金融时间序列中的非线性关系，同时具备良好的抗噪能力。LSTM则擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系，解决传统RNN的梯度消失问题。两者结合可以充分利用金融数据中的时序特征和非线性模式，提高预测精度。该模型在股票价格预测、汇率预测、风险管理等领域展现出优越性能，能够更好地处理金融数据的高噪声、非平稳性和复杂性特点。