CrossGRU： 基于交叉注意力的时序+截面端到端模型
创建于 更新于
摘要
本报告提出CrossGRU模型，结合GRU时序模型与交叉注意力截面交互机制，通过“市场隐变量”假设实现高效截面信息融合。模型在中证全指的量价因子挖掘任务中表现优异，5日和10日RankIC分别达到10.9%和11.7%，分组测试中TOP组年化超额收益提升7%，最大回撤明显减少至8%。消融测试显示，截面交互模块和市场隐状态数量显著提升模型表现。简化模型CsAGRU也验证了截面信息融合的有效性，为量化投资提供新思路与工具。[page::0][page::5][page::10][page::16][page::22][page::25]
