导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得R

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前言

感谢BQ-小Q送的礼物，礼物已经收到拉，一如既往的黑盒高科技风。高端大气上档次。

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策略思路逻辑

上一篇 在华泰的研报中，我们知道了

四类因子（流入类因子、流出类因子、主力净流入类因子、开盘主力净流入类因子）在选股上存在一定的实用性。

研报链接：[华泰单因子测试之资金流向因子](/wiki/doc/yinzi-ceshi-zijin-liuxiang-GaQ8l

作者：woshisilvio

策略思路

Alpha因子构成--大部分因子的来源

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引言

动量因子在金融市场有着广泛的应用。动量因子始于Jegadeesh and Titman(1993)，且动量因子广泛存在于股票，期货，债券等市场中。学术界关于动量的争议也层出不穷。一方面，有人认为动量因子的出现违背了有效市场假说；另一方面，人们认为动量背后的成因是投资者对市场信息

摘要

在很多海内外文献中，均提到了在商品中偏度因子可以产生正收益。从表面上，偏度因子只是对行情描述的因子，它并不具备明显的经济学意义，更多的，人们认为偏度因子只是涵盖了一些交易层面的信息，通常预示着行情“涨过头”或者“跌过头”．但实际上，偏度因子一方面对投资者的效用函数有着一定的影响

组合优化器是宽邦科技为满足机构投资者对于股票组合优化、绩效归因、风险控制和指数增强需求而提供的一款优化器。

使用概览

1. 调用接口：T.PORTFOLIO_OPTIMIZERS
2. 每日初始化：T.PORTFOLIO_OPTIMIZERS.get_today_factor_data 3

简介

Transformer:Attention is all you need

paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762

The naive transformer implemented here for financial time ser

{{membership}}

表名：patent_CN_STOCK_A

Q1:现在海内外量化实践有什么

**1、华泰人工智能系列研究：四年五主题四

主题：The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions

演讲人：关子敬 先生 Kevin Kwan彭博亚太区量化及数据科学专家

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策略简介

市场行情总是在变化，而一个模型一般只能适应一种市场，如果市场在多种行情中急剧切换，如何将多个选股模型融入到一个策略，并且根据当前行情自动切换模型进行量化选股？

本次以两种行情举例：

• 指数下跌向上反转时
• 指数小幅度调整时

行情风格多样，本次以此 2 种风格分别构建2个不

导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得R