• 报告对比了截面模型（Linear，CATBOOST，LGBM，DoubleEnsemble，MLP）和时序模型（包括RNN类LSTM、GRU、DA-RNN，CNN类TCN，Transformer及其变种Informer、Autoformer、PatchTST、iTransformer，MLP类DLinear、TiDE、TiDGE）在Alpha因子预测中的表现 [page::6].

- 训练及测试参数：训练集2016-2019，验证集2020，测试集2021-2023年2月，覆盖全A股，预测目标为未来5日收益率，因子以Alpha360（截面模型1360，时序模型660）为主 [page::7][page::9].

• 截面模型关键业绩表现表（部分）[page::10]:

| Model | IC | ICIR | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 | Alpha | Alpha夏普率 | Alpha最大回撤 |
|----------------|---------|--------|------------|--------|---------|--------|-------------|--------------|
| Linear | 0.07515 | 4.3051 | 6.84% | 0.45 | 27.61% | 10.36% | 0.84 | 12.79% |
| CATBOOST | 0.07899 | 4.8636 | 9.65% | 0.58 | 30.68% | 13.46% | 1.62 | 12.30% |
| LGBM | 0.07497 | 4.4419 | 7.20% | 0.45 | 32.82% | 11.03% | 0.90 | 12.91% |
| DoubleEnsemble | 0.07555 | 4.3054 | 6.13% | 0.40 | 34.53% | 10.00% | 0.79 | 14.05% |
| MLP | 0.07093 | 6.2780 | 13.44% | 0.83 | 20.08% | 17.02% | 1.44 | 10.59% |

• 主流时序模型回测结果总结 [page::12-13][page::15][page::17][page::19][page::23][page::25][page::27][page::29][page::31][page::33][page::36][page::38][page::39][page::41][page::42][page::43][page::44][page::46][page::47][page::48][page::49]:

| 模型 | 类型 | IC | ICIR | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 | Alpha | Alpha夏普率 | Alpha最大回撤 |
|------------|---------|--------|--------|------------|--------|---------|--------|-------------|--------------|
| LSTM | RNN | 0.0913 | 7.4762 | 17.93% | 0.96 | 29.32% | 22.01% | 1.69 | 12.28% |
| GRU | RNN | 0.0791 | 7.8283 | 22.11%-34.31%| 1.22-1.53| 24.93%-23.45% | 26.20%-38.86%|2.17-2.25|9.15%-13.94%|
| DA-RNN | RNN+MLP | 0.0946-0.1010|8.2899-8.3104|22.17%-30.64%|1.19-1.45|26.22%-23.08%|26.31%-34.96%|2.11-2.15|9.20%-13.23%|
| TCN | CNN | 0.0911 | 7.5706-8.2774 |16.95%-26.60%| 0.95-1.39 | 26.44%-22.58% |20.92%-30.92%|1.70-2.37|10.09%-8.86%|
| Transformer| TRANS | 0.0894-0.0917|6.9455-7.5023|18.27%-32.12%|1.02-1.56| 25.98%-21.86%|22.05%-36.34%|1.66-2.27|11.42%-12.35%|
| Informer | TRANS | 0.0070 | 1.6943 | 3.93% | 0.31 | 28.63% | 7.59% | 0.76 | 13.03% |
| Autoformer | TRANS | 0.0498 | 4.3631 | 9.99% | 0.66 | 24.41% | 13.34% | 1.13 | 11.77% |
| PatchTST | TRANS | 0.0050 | 0.8258 | 3.96% | 0.31 | 27.72% | 7.58% | 0.76 | 11.17% |
| iTransformer| TRANS | 0.0465 | 2.8073 | 9.20% | 0.63 | 21.66% | 12.38% | 1.04 | 12.12% |
| DLinear | MLP | 0.0625 | 3.4757 | 13.90% | 0.93 | 20.35% | 17.11% | 1.40 | 9.80% |
| TiDE | MLP | -0.0447| -2.3969| -16.25% | -0.61 | 43.30% | -12.94%| -0.74 | 34.66% |
| TiDGE | RNN+MLP | 0.0470 | 3.8388 | 2.13% | 0.21 | 33.73% | 5.86% | 0.55 | 12.41% |

• 综合回测（Alpha158因子，TopK400，Ndrop40）GRU、Transformer和DA-RNN表现最佳，年化收益率均超30%，信息比率均超1.4，最大回撤均低于24% [page::56][page::57][page::41][page::46][page::55].

• 信号相关性矩阵显示不同模型间有显著相关性，尤其是传统RNN、CNN和Transformer类模型间相关度较高，Informer和PatchTST表现信号相关度较低，TiDE信号呈负相关，揭示其与其它模型捕获信息的独特性 [page::53].

- 元学习模型DDG-DA针对时序数据概念漂移提出解决方案，通过动态调整训练样本分布提升预测准确性。DDG-DA在线性模型上实现较强IC为0.1258，说明元学习在适应概念漂移中潜力巨大 [page::50][page::51].

• 模型介绍部分明确时间序列模型的发展路径，自统计模型（MA, EMA, ARIMA）到机器学习模型（Linear, SVM, GBDT等），再到深度学习模型（RNN, CNN, Transformer），以及最新预训练大型时序模型(TimeGPT, Lag-llama) [page::5].

- 量化因子构建核心为Alpha360因子，时序模型因采用6*60维度时序输入相比截面模型单日截面输入，能有效提取时间动态信息。回测以Top400股票池，频率为5日 [page::7][page::9].

• 不同时序结构优劣：RNN(LSTM、GRU、DA-RNN)擅长捕获长依赖但训练效率较低；TCN利用膨胀卷积实现高效长序列建模；Transformer以自注意力机制并行处理序列，适合复杂因子但衍生模型效果参差 [page::11-18].

- 各Transformer衍生模型（Informer、Autoformer、PatchTST、iTransformer）在金融因子预测中表现整体弱于传统Transformer和RNN，尤其Informer、PatchTST年化收益率不足10%且IC显著低于其它模型，暗示金融时间序列特性对长序列Transformer改进方法适用性有限 [page::20-27].

• MLP类模型DLinear在简单时序因子预测表现稳定，TiDE、TiDGE结合静态变量和未来协变量但表现欠佳，夏普率和Alpha收益均较低，回撤显著较高，提示纯MLP模型模型尚不成熟 [page::29-33].

证券研究报告《逐鹿”Alpha专题报告（十八）：Model Zoo》详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：“逐鹿”Alpha专题报告（十八）：Model Zoo

- 作者：丁鲁明、王超

• 发布机构：中信建投证券

- 发布日期：未明确具体时间，基于使用数据及联系方式推断为2023年或2024年初

• 研究主题：本报告聚焦时间序列预测模型在金融量化因子（Alpha360）特征工程与因子输出上的应用与对比，涵盖统计学模型、机器学习模型、深度学习及最新预训练模型的表现及效果评估。

- 核心信息：
- 时间序列模型经历由传统统计模型到机器学习、深度学习再到预训练大模型的发展进程。
- 本文选用Alpha360因子作为输出目标，测试多类模型（包括截面模型和时序模型）。
- 在因子结构简单时，时序模型优于截面模型，RNN、TCN与原始Transformer表现优异，复杂的Xformer模型无明显优势。
- 因子复杂且维度增多时，RNN、TCN及Transformer表现进一步提升，Transformer及GRU表现最佳。

• 报告目的：介绍和评估各类时间序列模型在Alpha因子预测中的应用效果，并指出未来模型提升的方向。

- 无明确评级或目标价，属于技术方法评估专题报告。[page::0,1]

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二、逐章节深度解读

2.1 时间序列模型简介及背景

• 时间序列定义：按照固定时间间隔收集的数据序列，用于反映某些现象随时间的演化规律。

- 应用领域广泛：气象、交通、水利、电力、互联网、金融等。

• 模型演变：从统计模型（MA，EMA，ARIMA）→经典机器学习模型（如Linear、SVM、决策树等）→深度学习模型（MLP、RNN、CNN、Transformer）→最新预训练大模型（TimeGPT、Lag-llama）。

- 复杂度与信息处理能力提升是模型演变的主线。

• 金融市场特殊性：数据量小、信噪比较低、特征漂移（非平稳性）导致时序模型在金融表现不同于传统领域。[page::4,5]

2.2 模型分类

• 截面模型：传统基于截面因子设计与预测，代表模型如Linear回归、CATBOOST、LightGBM、Double Ensemble、MLP。

- 时序模型：考虑时间序列特征，分为：
- RNN类（LSTM、GRU、DA-RNN）
- CNN类（TCN）
- Transformer类（Transformer、Informer、Autoformer、PatchTST、iTransformer）
- MLP类（DLinear、TiDE、TiDGE）[page::6]

2.3 数据与测试设计

• 数据期：训练集2016-2019年，验证集2020年，测试集2021年2月至2023年2月。

- 股票池：全文A股。

• 因子：Alpha360

- 截面模型为$1^{\star}360$维因子训练，时序模型为$6^{\star}60$维（即6个时间段，60个因子）。

• 预测目标：未来第5天收盘价相对于第2天的收益率：$\frac{\mathsf{Close}{t+5}}{\mathsf{Close}{t+1}}-1$[page::7,9,35,40,45]

2.4 模型详细介绍与原理结构

• RNN类结构介绍：

- LSTM：解决长序列依赖，包含输入门、遗忘门、输出门，能有效提取时序信息，但训练效率较低，难以构建深层结构。
- GRU：结构较LSTM简单，融合更新门与重置门，训练更高效。
- DA-RNN：Encoder-Decoder+Attention，多阶段注意力机制，自适应加权输入特征，并利用LSTM时序编码。

• CNN类：

- TCN（Temporal Convolution Network）：因果卷积，扩张卷积，残差连接，适合建模时间依赖且支持并行训练。

• Transformer类基本架构：

- 基于自注意力机制，编码位置编码使得模型考虑时间位置。
- 多头注意力、前馈网络和归一化层构成基础模块。

• 复杂Transformer演变版本：Informer（稀疏注意力）、Autoformer（序列分解+自相关机制）、PatchTST（独立通道+patching提高局部特征提取）、iTransformer（多变量正则化与注意力归一化）。

- MLP类模型：
- Dlinear：基本线性结构，直接用历史时间步的线性映射预测未来时间步。
- TiDE：多变量编码器-解码器结构，融合静态变量及未来已知协变量。
- TiDGE：TiDE的改进版，GRU编码器增加序列上下文信息。

• 元学习模型DDG-DA：针对概念漂移的元学习机制，通过重采样训练集，提高模型对非平稳市场的适应性。[page::11-32,50]

2.5 模型训练及回测参数

• 回测选股规则：

- 选取因子Top 400，ST股票Ndrop分别为400或40时的两组测试。
- 频率为5日。
- 基准使用中证全指。
- 买卖均以次日收盘价成交。

• 不同因子组合测试有Alpha360及Alpha158（包括25因子篩选及市值因子），以覆盖不同因子维度复杂度。[page::7,9,35,40,45]

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三、图表与表格深度分析

3.1 截面模型表现（表格，page 10）

• 五个截面模型指标比较：Linear、CatBoost、LightGBM、Double Ensemble、MLP。

- 关键指标：IC（信息系数）、ICIR（信息系数信息比）、年化收益率、最大回撤、Alpha收益和相关风险指标。

• MLP表现较好，ICIR最高，年化收益13.44%，alpha达17.02%，最大回撤最小20.08%。其他模型表现均较Linear和Tree结构相近。

- 截面模型整体收益波动较小但收益中等。[page::10]

3.2 时序模型各模型原理结构图与性能（整体以模型为单位，分页详述）

• LSTM（page 11-12）

- IC=0.0913，ICIR=7.4762，年化收益17.93%，Alpha 22.01%，最大回撤29.32%。
- 图表显示LSTM能较好提取时序依赖，收益明显跑赢基准，波动较大但回撤受控。

• GRU（page 13,36,41,46）

- 多组数据中年化收益在22%-38%区间变化，信息比2.17到2.51最高。
- 最大回撤控制良好，alpha收益最高达38.86%。
- 回测图均显示领先基准，表现稳定且收益波动适中。

• DA-RNN（page 14-15,37,42,47）

- 融合attention机制，IC最高0.101，ICIR最高8.31，年化收益达30%以上，Alpha收益34.96%。
- 深入编码自适应特征权重，带来更好预测能力，回测曲线平稳。

• TCN（page 16-17,38,43,48）

- IC接近LSTM，约0.0895-0.0911，ICIR约7.57-8.27。
- 年化收益21%-30%，Alpha最高30.92%，回撤25%左右。
- 表现稳健，适合因果卷积模型。

• Transformer（page 18-19,39,44,49）

- IC最高0.0917，信息比7.5以上，年化收益高，最高32.12%，Alpha最高36.34%。
- 回测曲线表现领先，稳定性良好。

• Informer（page 20-21）

- 传统Transformer的优化版本，但金融因子预测效果差，IC显著较低仅0.007，收益率3.93%，信息比0.31，说明在本数据下效果不佳。

• Autoformer（page 22-23）

- 微弱提升，IC为0.0498，年化收益10%以下，表现没有核心时序模型稳健。

• PatchTST（page 24-25）

- 低IC（0.005），信息比低0.8258，年化收益3.96%，非正收益，表明较其他Transformer改进版本在金融因子预测不具优势。

• iTransformer（page 26-27）

- 融合多变量attention等改进，IC0.0465，年化收益9.2%，表现仍一般。

• DLinear（page 28-29）

- 线性模型，IC0.0625，收益13.9%，表现优于部分深度Transformer，但不及主流RNN。

• TiDE（page 30-31）

- 基于MLP，IC负值，年化收益大幅负面-16.25%，不适用于简易MLP结构。

• TiDGE（page 32-33）

- 结合GRU和MLP，IC正但较低0.0470，年化收益2.13%，表现较差。

• 元学习模型DDG-DA（page 50-51）

- 针对市场非平稳性，IC最高达0.1258，年化收益10.94%，Alpha14.33%，表现明显优于截面模型但未在时序深度模型中对比。

3.3 重要性能对比汇总（page 54-57）

• 各模型信息系数（IC）、ICIR、年化收益、Alpha及最大回撤有详细对比。

- RNN类模型（GRU、DA-RNN、LSTM）中，GRU和DA-RNN表现突出，IC均在0.08-0.10之间，年化收益>25%。

• CNN类TCN表现稳健，同样年化收益达20%+水平。

- Transformer基础模型呈现较好稳定收益，复杂变种如Informer、PatchTST及部分MLP反而表现偏弱。

• 因子复杂度提升使得时序模型整体表现更好，如Alpha158因子下模型性能有进一步提升，尤其是GRU、Transformer稳居前列。

- 回测图展示各模型相对基准累积收益优劣，整体趋势与统计指标吻合。

3.4 信号相关性分析（page 53）

• 不同模型因共享部分输入和结构信息，之间存在较强相关性：

- RNN类相互相关系数普遍在0.5-0.8区间。
- XGBoost树模型(如CatBoost、LightGBM)相互相关极高0.94+，表示捕获较为相似信号。
- Transformer相关模型之间相关系数略低，复杂模型与基本模型信号差异较大，Informer、PatchTST与其它模型相关性极低。
- MLP模型及TiDE表现负相关，方向性差异较大。

• 该分析显示模型多样性与集成学习潜力，某些模型信号重叠较多，集成可能提升稳定性及收益。[page::53]

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四、估值分析

• 报告主要为量化技术方法研究，不涉及具体公司估值或目标价。

- 不适用传统估值方法（如DCF、市盈率）。

• 关注点在因子预测有效性和模型实现的Alpha收益量化，其估值体现在收益/风险等指标表现上。

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五、风险因素评估

• 研究样本基于历史数据，不保证未来有效性，存在历史误差和统计偏差。

- 风格转换风险：市场环境变化会导致因子失效。

• 模型随机性风险：参数初始化随机种子差异导致结果波动，单次运行不代表普遍表现。

- 数据区间选择对结果影响大，选取不同训练/验证/测试区间会不同程度影响表现。

• 计算资源限制导致模型可能欠拟合，影响预测能力。

- 不同模型参数配置和调优也直接影响最终结果。

• 报告结论仅作研究用途，不构成投资建议。

- 对未来Alpha收益的实现无保证，投资者需谨慎。

• 缺乏针对缓解策略的详细描述。[page::59]

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六、批判性视角与细微差别

• 整体立场适度客观，报告强调模型性能的多元对比，没有过度夸大某一模型。

- 复杂Xformer模型表现不如预期，但报告未深究其背后原因，如训练样本量、信噪比问题或结构适配。

• TiDE模型表现极差，但作为新版MLP架构，报告未详细分析失败原因。

- Informer、PatchTST等模型在其他领域表现卓越，金融领域却效果不佳，提示金融时序数据复杂度及异质性的重要性。

• 样本区间和数据集选择对模型性能影响大，多数模型仅限中证全指及Alpha360因子测试，可能限制泛化能力展现。

- 信号相关性分析显示许多模型捕获高度重叠信号，说明模型多样性有限，可能影响组合策略增益。

• 元学习方法DDG-DA给出较好结果，提及市场非平稳性的挑战，但未结合时序深度模型做进一步讨论，存在研究深度不足。

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七、结论性综合

本报告系统梳理了时间序列预测模型在金融Alpha因子输出领域的发展及现状，涵盖传统统计模型、机器学习模型、RNN/CNN/Transformer深度时序模型及最新预训练架构，重点对Alpha360及Alpha158因子对多模型效果进行了全面回测分析。

报告核心发现包括：

• 时序模型整体优于截面模型，尤其在因子结构简单时，RNN类（LSTM、GRU）、TCN及基础Transformer表现出色，且稳定跑赢基准与截面模型。

- 因子结构复杂维度升高时，时序模型整体表现进一步提升，尤其Transformer及GRU模型收益表现最佳。

• Transformer的复杂变种（Informer、Autoformer、PatchTST、iTransformer）并没有带来金融因子的性能提升，反而略逊于基础模型，原因可能包括数据特性与模型设计不匹配。

- 线性模型DLinear表现优于部分复杂模型，表明简单线性关系依然具有较强解释力。

• 元学习方法DDG-DA针对非平稳市场数据表现出较好适应和提升潜力，有望成为未来方向。

- 各模型信号相关性分析显示较高重叠，集成学习潜力大，但多模型之间存在表现互补性也有限。

• 风险主要有历史有效性不可保证、模型随机性、风格切换、计算资源限制和参数选择的影响。

- 报告建议未来可考虑集成学习、元学习技术和探索基于图模型、自监督预训练等先进方法以提升模型泛化与表现深度。

附带数据表明：GRU和DA-RNN等RNN变种因其良好的时序信息提取能力，成为Alpha预测领域的优选技术；TCN和基础Transformer紧随其后，显示卷积和自注意机制对时序建模效果稳定。复杂Transformer模型及部分新兴MLP模型则尚需进一步优化适应金融市场特点。

综合而言，本报告为金融量化从业者系统提供了一套详实的时间序列模型评估框架及效果基准，验证了传统RNN家族的强势地位与新型模型的挑战与机遇，并明确了今后模型方向值得关注的技术路径。[page::1,5,6,10-29,35-58]

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图表示例引用（部分）

• 模型演变流程图（page 5）

• LSTM/GRU结构示意（page 11）

• Transformer结构示意（page18）

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以上为《逐鹿”Alpha专题报告（十八）：Model Zoo》的一份详尽、全面、深度解读报告。该分析基于文本与全图表数据，面向具备金融及机器学习背景的专业人士，力求精确客观还原报告内容并突出实用洞见。

报告