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主要觀點(diǎn)：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第一百八十五篇，作者證明股票預(yù)測(cè)通常存在數(shù)據(jù)低信噪比（SNR）和數(shù)據(jù)同質(zhì)化這兩方面的數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題，對(duì)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)構(gòu)成重大障礙。為了解決問(wèn)題，本文作者引入擴(kuò)散模型（DM）來(lái)生成具有Transformer架構(gòu)（DiffsFormer）的股票因子。該框架主要借助標(biāo)簽和行業(yè)信息來(lái)增強(qiáng)時(shí)間序列選股因子。此外，深入了解DiffsFormer各組件功能，并開(kāi)發(fā)出幾種新技術(shù)來(lái)提高模型的整體表現(xiàn)、時(shí)間效率以及降低波動(dòng)性。最后，作者在滬深300和中證800兩個(gè)數(shù)據(jù)集，采用8種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)證。
　　回到國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，挖掘alpha的難度日益提高，本文基于DiffsFormer的因子增強(qiáng)框架較為新穎，值得一看。
　　將DM從生成任務(wù)調(diào)整為有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)提高股票預(yù)測(cè)能力
　　股票預(yù)測(cè)任務(wù)中，干凈且信息豐富的監(jiān)督信號(hào)對(duì)于模型訓(xùn)練至關(guān)重要，但直接向標(biāo)簽添入因子向量是無(wú)效的，因此作者通過(guò)引導(dǎo)輸入標(biāo)簽信息和行業(yè)信息來(lái)控制合成過(guò)程，以使得DM從生成任務(wù)適應(yīng)到回歸任務(wù)。此外，通過(guò)整合無(wú)預(yù)測(cè)器的引導(dǎo)來(lái)進(jìn)一步增強(qiáng)引導(dǎo)的靈活性。
　　在DM中引入遷移學(xué)習(xí)提高數(shù)據(jù)生成的保真度
　　由于數(shù)據(jù)SNR較低，DM中引入遷移學(xué)習(xí)，在更大的源域中進(jìn)行學(xué)習(xí)，提煉新的知識(shí)和信息，而后在目標(biāo)域中編輯現(xiàn)有因子，而不是合成新樣本。實(shí)證結(jié)果表明，該方法與添加隨機(jī)噪音相比效果更好。此外，該方法還可以緩解數(shù)據(jù)碰撞現(xiàn)象。
　　實(shí)證分析表明DiffsFormer框架的有效性
　　作者在滬深300和中證800兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，使用8個(gè)常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證了DiffsFormer的有效性，所提出的方法在年化收益率方面分別實(shí)現(xiàn)了顯著提升。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。