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README.md

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+# LOBPatternNet - 主力下单模式识别模型
+
+## 模型简介
+基于Level-2十档委托单数据的主力（机构）交易模式识别深度学习模型。
+
+## 模型架构
+- **输入**: 100个连续的Level-2委托快照，每个快照包含40个特征（10档买/卖价格+数量）
+- **特征工程**: 订单流不平衡(OFI)、价差动态、深度不平衡、大单集中度、价格压力、OFI波动率
+- **编码器**: CNN空间编码器 + Inception多尺度时间特征 + Transformer注意力机制
+- **输出**: 3分类（主力买入 / 中性 / 主力卖出）
+
+## 性能指标
+- Test Accuracy: 0.8752
+- Test F1 (weighted): 0.8169
+
+## 使用方法
+```python
+from model import LOBPatternNet
+import torch
+
+model = LOBPatternNet(seq_len=100, num_classes=3)
+model.load_state_dict(torch.load("model.pt"))
+model.eval()
+
+# Input: (batch, 100, 40) LOB snapshots
+# Output: (batch, 3) logits [主力买入, 中性, 主力卖出]
+```
+
+## 引用
+- DeepLOB: Zhang et al., TNNLS 2019
+- TLOB: Berti & Kasneci, arxiv:2502.15757

config.json

@@ -0,0 +1,19 @@
+{
+  "model_type": "LOBPatternNet",
+  "num_levels": 10,
+  "seq_len": 100,
+  "num_classes": 3,
+  "d_model": 128,
+  "nhead": 4,
+  "num_attn_layers": 2,
+  "dropout": 0.3,
+  "class_names": [
+    "\u4e3b\u529b\u4e70\u5165 (Institutional Buy)",
+    "\u4e2d\u6027 (Neutral)",
+    "\u4e3b\u529b\u5356\u51fa (Institutional Sell)"
+  ],
+  "description": "Institutional trading pattern detection from Level-2 order book data",
+  "architecture": "CNN + Inception + Transformer Attention",
+  "test_f1": 0.8168909018517501,
+  "test_acc": 0.8751566808723991
+}

model.pt

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1b89a47feff6243a25222dcc4958860cb43dd705da131902c8fc3c4cc771bbb6
+size 1073163