本文探讨了利用递归神经网络 (RNN) 在时间序列中检测趋势的可行性。作者对多种标准时间序列动态进行了模拟，并比较了不同 RNN 结构在趋势检测任务上的表现。研究发现，GRU 和 LSTM 结构的表现优于其他方法，包括简单的移动平均线、卷积神经网络 (CNN) 以及基于最大似然估计 (MLE) 的模型。此外，作者还证明了 RNN 可以看作是对简单移动平均线技术的推广，并阐述了 RNN 如何将趋势估计问题转化为对状态向量定位。最后，文章强调了学习风格化数据的重要性，认为这可以帮助建立更有效的市场估计模型，避免过拟合。