DeepLOB是一种基于深度卷积神经网络（CNN）的模型，专门用于分析金融市场中的限价订单簿（LimitOrderBook,LOB）数据。该模型由Zhang等人提出，旨在通过捕捉订单簿中的时空特征来预测短期价格变动。DeepLOB通过堆叠多个卷积层和池化层来提取不同时间尺度上的市场微观结构特征，并结合层级特征融合机制提升预测性能。实验表明，DeepLOB在多个金融数据集上优于传统机器学习方法和浅层神经网络，展示了深度学习在量化金融领域的应用潜力。该模型为高频交易、市场做市和算法交易策略开发提供了新的研究思路。
