본 논문은 중국 선물 시장에서 고빈도 거래 수익률 예측을 위한 종단 간 딥러닝 프레임워크를 제시한다. 딥러닝의 성공은 방대한 양의 레이블이 달린 샘플에 의존하지만, 고빈도 거래에서는 거래 비용으로 인해 수익성 있는 이벤트와 수익성 없는 이벤트를 레이블링하는 과정에서 심각한 레이블 불균형 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 레이블 불균형 문제를 해결하기 위해 포괄적인 레이블 불균형 조정 방법을 적용한 엄격한 종단 간 딥러닝 프레임워크를 제안하며, 중국 선물 시장에서의 고빈도 수익률 예측에 성공적으로 적용한 결과를 보여준다. 소스 코드는 공개적으로 제공된다.
