• 研究背景及挑战：[page::0][page::1]

- 时间序列预测面临序列顺序依赖、趋势与季节性信息捕获等复杂性。
- 股票数据因高波动性、非平稳性和数据隐私问题，传统模型难以精准预测。
- 联邦学习被用于解决数据分散、数据隐私及数据量不足问题。

• 模型架构与创新点：[page::2][page::3]

- 构建基于多头自注意力机制（MHSA）的时间序列变换器，采用Time2Vec进行时间嵌入，结合输入特征（开、高、低、收、成交量）实现时序依赖建模。
- 引入注意力联邦学习（FedAtt）机制，通过计算全局与本地模型参数的相似度加权聚合，从而提升模型的泛化能力和个体重要性识别能力。

- 变换器架构包括输入嵌入+时间嵌入、多层Transformer编码器、全局池化及回归层。

• 数据集及实验设计：[page::3][page::4]

- 使用来自Yahoo Finance的45家全球企业历史股票数据，样本量和时间跨度差异大，部分数据较短（如META、TRIP）。
- 数据预处理包括10天滑动平均平滑、成交量变化与收益率转换、归一化、按时间序列分段。
- 按80%/10%/10%划分训练/验证/测试集。
- 三种训练策略对比：纯本地训练(SOLO)、联邦平均(FedAvg)、基于注意力的联邦学习(FedAtt)。

• 关键实验结果：[page::3][page::4]

| Dataset | Method | MSE | MAE | MAPE (%) |
|---------|---------|------|------|---------|
| COST (9140 pts) | SOLO | 0.0012 | 0.0264 | 4.6558 |
| | FedAvg | 0.0018 | 0.0314 | 5.4925 |
| | FedAtt (Proposed) | 0.0011 | 0.0231 | 3.9396 |
| IBM (15300 pts) | SOLO | 0.0013 | 0.0251 | 4.9934 |
| | FedAvg | 0.0023 | 0.0371 | 7.1588 |
| | FedAtt (Proposed) | 0.0016 | 0.0300 | 6.0320 |
| META (2617 pts) | SOLO | 0.0103 | 0.0744 | 19.3494 |
| | FedAvg | 0.0101 | 0.0728 | 19.3195 |
| | FedAtt (Proposed) | 0.0041 | 0.0497 | 11.4834 |
| MSFT (9221 pts) | SOLO | 0.0023 | 0.0358 | 6.0712 |
| | FedAvg | 0.0014 | 0.0297 | 5.0121 |
| | FedAtt (Proposed) | 0.0007 | 0.0200 | 3.3118 |
| TMUS (3899 pts) | SOLO | 0.0025 | 0.0370 | 5.9582 |
| | FedAvg | 0.0022 | 0.0392 | 6.7448 |
| | FedAtt (Proposed) | 0.0016 | 0.0341 | 5.8555 |
- FedAtt在所有关键数据集上MSE、MAE和MAPE均优于SOLO和FedAvg。

• 预测趋势可视化对比：[page::4]

- IBM和TMUS数据集上，FedAtt方法在验证和测试集预测结果曲线更贴合实际趋势，尤其在数据较少的TMUS数据集中优势显著。

• 量化策略与因子总结：[page::1][page::3]

- 利用FedAtt机制的联邦变换器模型结合时间嵌入和多头自注意力构建量化预测模型。
- FedAtt通过学习不同客户端模型参数相似度赋予聚合权重，实现了更合理的联邦模型更新，有效克服数据异质性和量不足问题。
- 回测结果显示该策略在多企业真实数据上表现稳健，提升了预测准确率和模型泛化能力。

Transformers with Attentive Federated Aggregation for Time Series Stock Forecasting — 深度分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：Transformers with Attentive Federated Aggregation for Time Series Stock Forecasting

- 作者及机构：Chu Myaet Thwal, Ye Lin Tun, Kitae Kim, Seong-Bae Park, Choong Seon Hong，均来自韩国京畿大学计算机科学与工程系

• 发表时间：未具体注明具体日期，文中数据截止至2022年10月25日

- 研究主题：该报告主要聚焦于基于Transformer架构的时间序列股票市场预测，结合联邦学习技术中的注意力聚合机制以提升协同学习效果和保护数据隐私。

• 核心论点：

- Transformer因其强大的序列依赖建模能力，已成为自然语言处理（NLP）及计算机视觉（CV）的主流模型，其优势被带入时间序列预测领域。
- 然而，在时间序列数据（尤其是股票数据）中，由于时序信息的特殊性、非平稳性、数据量有限以及隐私问题，传统的Transformer训练面临过拟合和数据缺失难题。
- 结合联邦学习，特别是注意力加权的参数聚合（FedAtt）机制，可以更好地处理分布式异构数据，同时保护各参与方数据隐私。
- 报告通过实证验证了该方法在Yahoo Finance多家企业股票数据上的优越预测表现，相较于传统的本地训练（SOLO）和普通联邦平均（FedAvg）明显提升预测准确性。

简而言之，作者强调了基于Transformer的时间序列预测模型在联邦学习框架下，通过注意力机制聚合本地模型参数，有效提升分布式股票数据预测的整体性能，是针对股市预测的一种创新解决方案。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（Introduction）

• 介绍时间序列预测的定义及其重要性，并说明股票市场预测的挑战性，尤其是数据的波动性和非平稳性。

- 传统机器学习方法（如回归、随机森林、支持向量机等）虽能部分解决问题，但难以有效捕捉股票数据的内在复杂时序模式。

• 深度学习技术带来进步，尤其LSTM等递归网络，但它们面对模式复杂且含趋势、周期性等信息的金融数据仍存局限。

- 因此，引入Transformer模型的潜力被强调，尤其结合联邦学习以保护数据隐私和应对数据稀缺和异构性。

• 通过图1（NVS与DPZ股票收盘价与成交量趋势）可见股票数据走势波动显著，体现典型的非平稳及高噪声特征。[page::0]

2.2 相关工作（Related Work）

2.2.1 时间序列预测模型

• 传统ARIMA模型被广泛采用，许多研究将其与神经网络等深度学习方法结合，如LSTM、CNN和强化学习等，以提升股价预测效果。

- 最新的研究聚焦于各种Transformer变种（Informer、Autoformer、FEDformer等）在长序列预测中的表现，但多数尚未完全解决金融数据中的不确定性与复杂性问题。

2.2.2 联邦学习（Federated Learning）

• 介绍了联邦学习的基本流程和目标，即多客户端基于本地数据训练模型，避免数据共享，解决隐私保护和数据量不足的问题。

- 重点介绍FedAvg方法作为联邦学习早期且常见的模型聚合方案。

• 本文提出的FedAtt方法利用注意力机制，根据本地模型与全局模型参数的相似度进行加权聚合，从而提升全局模型的泛化性能，尤其面对客户端数据分布异构时效果更好。[page::1]

2.3 方法论（System Architecture）

2.3.1 Time2Vec时间嵌入

• 传统NLP中使用位置编码（Positional Encoding）处理序列顺序信息，本文在时间序列中采用Time2Vec方法对时间特征进行编码，将线性与周期性时间成分相结合。

- Time2Vec通过参数化函数同时捕捉非周期性和周期性信息，保持时间尺度不变性，对模型捕捉时间变化规律有重要帮助。

2.3.2 Transformer编码器设计

• 输入数据结合时间嵌入后进入Transformer编码器。

- 利用多头自注意力（12头）的机制，模型可并行捕捉多维时间序列中不同时间步之间的依赖关系。

• 自注意力计算包括对查询（Q）、键（K）、值（V）的线性变换、缩放点积和softmax加权，完成权重分配。

- 多层Transformer编码器堆叠后通过全局平均池化及若干全连接层实现最终回归输出。

2.3.3 联邦学习的注意力聚合机制

• FedAtt通过计算每个客户端本地模型与全局模型参数的相似度，动态生成聚合权重（注意力权重），区别于FedAvg简单的按样本权重平均。

- 该机制确保关键客户模型的更新对全局模型贡献更大，提升整体训练效率和泛化能力，特别适用于数据异构性强的金融时间序列环境。

该部分图2形象展示FedAvg与FedAtt的训练流程差异。[page::2,3]

2.4 实验设计与结果（Experiments and Results）

2.4.1 数据与预处理

• 使用Yahoo Finance上45家全球企业的历史股价数据，数据量与起始时间各异（最早1962年，截止2022年10月25日）。

- 数据包含日期、成交量以及开盘价、最高价、最低价、收盘价四个价格特征。

• 采用10日滑动平均平滑，并将成交量及价格转化为日变化量和股票收益率以提高数据的平稳性。

- 数据经过归一化处理，分割为训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%），每个序列长度为16天。

• 图4示例显示了MSFT与AMZN数据划分情况，区分训练、验证和测试集，体现数据预处理与分割的标准化流程。

2.4.2 实验设置

• 模型基于Tensorflow实现，手动调参确定批大小32，序列长度16，Embedding维度256，12头注意力。

- 优化器使用Adam，学习率0.001，本地训练单次10个epoch，联邦训练共10轮，每轮1个本地epoch。

• 使用NVIDIA RTX 3080 GPU进行实验。

- 评价指标：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE），均为常用回归任务评估标准。

2.4.3 性能对比结果（表格分析）

• 表格I总结了5个企业（COST, IBM, META, MSFT, TMUS）在三种方法下的表现：

- FedAtt方案在所有指标（MSE, MAE, MAPE）均大多数情况下优于SOLO和FedAvg。
- 例如，META（数据点最少）上，FedAtt MSE为0.0041，明显低于SOLO的0.0103和FedAvg的0.0101。
- MSFT样本较多， FedAtt也表现最好，MSE仅0.0007，显示其在数据丰富及稀缺情形下皆有效。
- FedAvg整体性能一般，尤其在较小数据集上明显逊色，说明简单平均未考虑客户重要性带来的弊端。

2.4.4 结果可视化

• 图5（IBM）和图6（TMUS）展示三种方法在验证集和测试集上的预测趋势：

- IBM数据集因总数据量大，三方法预测曲线相近，拟合良好。
- TMUS数据较少，FedAtt明显拟合更准确，曲线更贴近真实收盘收益，突显其优势。

实验结果证实了FedAtt结合Transformer的模型架构不仅克服了数据稀缺和异构问题，还能提升预测的鲁棒性和精度。[page::3,4]

2.5 结论（Conclusion）

• 本文成功提出并验证了基于多头自注意力机制的时间序列Transformer，并结合注意力权重的联邦学习算法FedAtt应用于股市时序预测。

- 该联合方案有效利用分布在多个客户端的私有企业历史股价数据，实现协同训练同时保护隐私。

• 实验显示该方案优于传统本地训练和简单联邦平均方法，尤其擅长应对数据量限制和异构挑战。

- 未来作者计划将此方法拓展至医疗和更广泛的金融领域时间序列应用。[page::5]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：NVS和DPZ股票收盘价与交易量趋势

• 上下分别显示Novartis AG (NVS)和Domino’s Pizza Inc. (DPZ)的收盘价和交易量随时间变化的曲线。

- NVS的收盘价在1996-2020年间呈现整体上升趋势，中间几次较大波动，成交量亦有周期性峰值。

• DPZ数据自2004年起，收盘价显著上升，显示强劲增长趋势，成交量波动较大但无明显稳定周期。

- 该图展示目标数据的高波动性和非平稳性，突出股票时间序列预测面临的挑战。

3.2 图2：FedAvg与FedAtt联邦学习流程对比

• 左侧为标准FedAvg，服务器初始化全局模型，分发至所有客户端，客户端更新本地模型后返回，服务器进行加权平均更新全局模型。

- 右侧为FedAtt框架，聚合过程中引入了“注意力权重”，根据本地模型与全局模型参数相似度动态调整每个客户端贡献权重。

• 该机制可以减轻异构数据造成不均衡影响，提升模型泛化性能。

3.3 图3：时间序列Transformer架构流程

• 展示基于多层Transformer编码器的网络结构。

- 输入层结合了原始输入（如开盘价等）和Time2Vec时间嵌入，经过多头自注意力层（12头），之后通过层归一化及前馈网络，最终用全局池化和全连接层进行预测。

• 该图形象说明如何在时间序列中融入时间特征并处理多变量数据。

3.4 图4：MSFT和AMZN数据集时间序列分割示意

• 分别展示两个股票数据中收盘价与交易量在时间轴上的分布，划分为训练（蓝）、验证（绿）、测试（红）三部分。

- 明确体现数据的时间连续性和数据集划分策略，确保模型训练与评估的合理性。

3.5 表格I：各模型在5个数据集上的性能比较

• 定量指标包括：MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）。

- FedAtt在大多数情况下拥有最低误差，体现了联邦学习中注意力权重聚合的优势。

• SOLO方法在数据点较多时性能尚可，FedAvg则普遍表现最弱，尤其在样本量不充足时易受到影响。

3.6 图5-6：IBM和TMUS预测结果可视化

• 蓝线为真实的收盘收益，绿线为预测值，分别在验证和测试集上的表现。

- IBM示例中，三种方法预测趋同，曲线吻合较好，数据量充足是重要原因。

• TMUS示例显示，FedAtt模型预测更紧贴真实曲线，变动捕捉能力更强。

- 这种可视化使定量指标具有直观对照说明，更加坚实了模型性能的解释力。

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4. 估值分析

本篇报告未涉及直接的财务估值模型，而集中于时间序列预测模型及其联邦学习训练方法的设计与性能评估，因此无估值方法解析部分。

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5. 风险因素评估

尽管报告未专门讨论风险因素，但可间接识别以下潜在挑战：

• 数据非平稳性与噪声：股市数据受到多种外部不可控因素影响，本质上带有噪声与变化性，可能削弱模型泛化能力。

- 数据异构性：不同企业历史数据的时段、质量及数据量差异显著，若联邦学习聚合策略不当可能产生偏差。

• 模型过拟合风险：Transformer模型参数众多，数据不足时存在过拟合隐患。

- 隐私保护和通信成本：联邦学习涉及模型参数频繁交换，如何在保障隐私同时降低通信负担，是持续待解决的问题。

作者采用FedAtt注意力机制有助于缓解数据异构导致的风险，但报告未深入涉及其他风险管理措施及其概率评估。[page::0,1,5]

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6. 批判性视角与细微差别

• 方法局限：

- 联邦学习对模型聚合的关注主要放在参数空间相似度，未明确讨论数据标签分布不一致（标签偏差）等更深层次异构问题。
- 实验多集中于部分企业股票，尽管数据覆盖45家，但公开展示指标及可视化偏重5家，模型泛化能力和可扩展性未详述。
- 训练轮数仅10轮，局限于训练充分性，未讨论训练收敛性及稳定性。

• 结果解读：

- 在数据量充分的企业中（如IBM），本地模型表现优异，说明联邦学习优势在数据稀缺环境更明显，这应作为该技术的适用条件加以强调。
- 文章提及时间序列Transformer在保持时序顺序信息方面存在局限，虽然使用了Time2Vec来缓解，但对于典型的金融时序中的非平稳性和噪声影响，相关处理还较简单。

• 实验设计：

- 评价指标均符合标准，但未扩展如收益率预测的上下文评价指标（如交易策略模拟收益等），未来可以结合业务实际效果进行验证更具说服力。
- 未比较其它先进时间序列模型如Informer或Autoformer的性能，缺少横向对比，导致在Transformer分支中的相对优势不够明晰。

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7. 结论性综合

本文提出并实现了一种融合多头自注意力时间序列Transformer和注意力权重联邦学习（FedAtt）框架的股票价格预测模型，显著提升了分布式、异构且稀缺数据环境下的预测性能。核心贡献包括：

• 通过Time2Vec时间嵌入准确建模时间信息，弥补传统Transformer对时间顺序感知的不足。

- 利用多头自注意力层拓展模型对长程依赖和多维特征间交互的捕捉能力。

• 引入注意力加权聚合FedAtt机制，相比传统FedAvg，动态调整客户端权重，提高全局模型的泛化能力和鲁棒性。

- 在真实Yahoo Finance数据集的多家企业股票数据验证中，FedAtt Transformer在MSE、MAE、MAPE等三项指标均优于本地单模型（SOLO）和简单联邦平均（FedAvg）方法，特别在数据量有限的企业价值更为突出。

• 视觉化预测曲线进一步证明了所提方法具备更强的趋势捕捉和噪音抑制能力。

全局来看，报告较为系统地呈现了基于Transformer的时间序列联邦学习方法的设计理念、技术细节与实验评估。该方案成功解决了金融时间序列预测中数据隐私保护、异构多源数据融合及模型训练准确性三大难题，具备较强的学术价值与实际应用潜力。未来将尝试扩展至更广泛医疗和金融场景，充分体现其通用性和可扩展性。[page::0-5]

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总结

这份报告综合运用深度学习和联邦学习两大前沿技术，通过对Transformer结构和时间嵌入方法的创新，改进了时间序列中的股票预测问题，尤其针对分布式数据零散且隐私敏感的实际情况，提出了基于注意力的联邦模型聚合机制，有效提升了预测效果。通过详尽的理论解析、模型设计、实验评测以及实证结果呈现，报告为日益重要的金融时间序列预测任务提供了切实有效的技术路径和理论支持。

图表内容均有助于理解数据波动特性、模型架构及训练流程，详实展示了实验设计和结果，令整体观点更具可信度和说服力。尽管尚存在泛化范围及模型训练充分性的细节挑战，但该研究为金融领域结合联邦学习的时间序列预测方法树立了重要示范。

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以上分析全基于报告内容，所有结论均明确标注原文页码。

报告