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递归神经网络（RNN）靠隐藏状态把「过去」压缩进「现在」，天然适合「给定过去 T 个收益，预测下一期」这类时序任务。但金融序列信噪比极低，RNN 常常「训得动却赢不了线性模型」。本文用纯 numpy 从零实现 Vanilla RNN（BPTT + 梯度裁剪，无任何深度学习框架），在一个含慢因子+波动率聚集+短期动量的合成收益序列上做下一期收益预测，诚实报告结果：RNN 测试集 R²=0.171、方向准确率 0.658、MSE 比 OLS 低 1.1%；而 OLS 本身已比朴素基线低 34.7%。结论不是「RNN 完胜」，而是「在弱信号金融数据上，RNN 的增益是真实的但微小的，真正的价值在它对非线性/波动结构的建模能力，而非暴力拟合」。并附 LSTM 门控代码与四条最易踩的边界（中阶）。

订单簿失衡(Order Flow Imbalance)是高频价格预测里最有信息量的特征之一。本文从零构造 LOB 失衡特征，用 LSTM 捕捉其时序依赖预测秒级价格方向，并用混淆矩阵、训练曲线与含成本回测检验它的真实价值。附完整 PyTorch 风格 Python 与六类真实陷阱（高频）。