Quantformer: from attention to profit with a quantitative transformer trading strategy
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摘要
本报告提出了Quantformer，一种基于Transformer的改进型神经网络架构，用于构建投资因子。通过替换词嵌入层为线性层，直接处理数值型时间序列数据，并简化解码器结构，Quantformer能够有效捕获长期依赖关系，精准预测股票未来一段时间的收益。利用2010年至2023年中国A股4601只股票超500万条滚动数据进行训练和回测，Quantformer因子在多频率（月、周、日）数据上的交易策略均展现出显著优于传统100个价格-成交量因子的表现，收益、夏普率与Alpha均处于领先水平，且具备良好的风险控制能力。研究验证了结合市场情绪信息的Transformer模型在量化交易中的潜力 [pidx::0][pidx::10][pidx::14][pidx::15][pidx::16].
