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核心觀點(diǎn)
　　本文使用Transformer架構(gòu)對(duì)股票的時(shí)序價(jià)量信息進(jìn)行特征提取并構(gòu)建因子。經(jīng)測試，基于Transformer挖掘的因子，樣本外持有20日IC為16.39%，IR為1.68。該因子與其它因子相關(guān)性較低，可作為差異化Alpha收益來源。
　　添加Transformer挖掘的因子后，指增策略相比基準(zhǔn)策略，績效指標(biāo)提升顯著。以中證1000指增為例，策略年化超額收益提升16.42%，最大超額回撤縮減1.54%。
　　數(shù)據(jù)及模型
　　在機(jī)器學(xué)習(xí)與因子（二）報(bào)告基礎(chǔ)上，對(duì)輸入數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)進(jìn)行重大調(diào)整。模型實(shí)現(xiàn)的功能由因子加權(quán)調(diào)整為因子挖掘；輸入數(shù)據(jù)由月頻因子數(shù)據(jù)，調(diào)整為日頻價(jià)量數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特別處理；時(shí)序信息由特征加位置編碼調(diào)整為特征拼接時(shí)間向量；最終因子由多輪訓(xùn)練結(jié)果集成得到。
　　因子挖掘結(jié)果
　　Transformer挖掘出的因子，樣本外（2020年1月1日至2023年11月20日）IC為16.39%，IR為1.68。模型10分層效果良好，單調(diào)性良好。該因子與現(xiàn)存的各大類因子相關(guān)性較低，僅與兩個(gè)因子相關(guān)性超過0.3，最大相關(guān)系數(shù)0.44。該因子可作為差異化的Alpha收益來源。
　　指增策略結(jié)果
　　以月頻調(diào)倉中證1000指增策略為例，費(fèi)率設(shè)定為雙邊4‰。在現(xiàn)有因子庫基礎(chǔ)上，加入Transformer因子后，樣本外，中證1000指增策略年化超額收益為26.67%，提升16.42%,最大超額回撤3.18%，減小1.54%，信息比率3.56，提升2.11。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　模型測算風(fēng)險(xiǎn)：超參數(shù)設(shè)定對(duì)深度學(xué)習(xí)模型結(jié)果有較大影響；收益指標(biāo)等指標(biāo)均限于一定測試時(shí)間和測試樣本得到，收益指標(biāo)不代表未來。
　　模型失效風(fēng)險(xiǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，不能直接代表未來，僅供參考。
　　數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：未來的數(shù)據(jù)分布和特征可能與歷史數(shù)據(jù)分布不一致，從而造成模型失效。