金融时序可能是所有领域中最不适合"通用架构"的类型之一。

其特殊性体现在多个层面：

极端非平稳性：市场体制在牛市、熊市、高波动、低波动等状态间频繁切换。Xu 等人（2024）的 RHINE 模型专门设计了体制识别和非线性表示模块来处理这一问题。一个为平稳或弱非平稳数据设计的通用架构天然在此处于劣势。

信噪比极低：金融市场的可预测成分在总波动中占比极小（股票日收益率的可预测  通常不超过几个百分点）。在如此低的信噪比下， 的统计瓶颈尤为致命——你的有效信息量本就稀少，而提取这些信息所需的样本量又受到严格限制。

外部信息的决定性作用：正如 Chen, Roll & Ross（1986）的经典 APT 框架所揭示的，宏观经济因子是股票收益率的核心驱动力。一个只接受价格序列作为输入的通用模型，从根本上就丢弃了这些决定性信息。

市场微观结构的重要性：高频交易和做市策略的成功严重依赖于对限价订单簿动态的精细建模。这是一种高度领域特有的数据结构，通用时序模型完全无法处理。