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前言
　　近年基于Transformer的深度學(xué)習(xí)模型已有廣泛運(yùn)用，但我們?nèi)阅芸吹揭恍┭芯繉⒆⒁饬C(jī)制替換為MLP、CNN等模塊，更簡單的模型同樣能取得有競爭力的表現(xiàn)，模型能力的貢獻(xiàn)可能并不完全來自于特定的token mixer，而是相當(dāng)程度源于框架性的設(shè)計(jì)。受此啟發(fā)，本篇報(bào)告我們設(shè)計(jì)一個(gè)模塊簡單，但在框架流程上不同于基線的新模型。
　　模型流程
　　我們延續(xù)并拓展先前報(bào)告“股票時(shí)序內(nèi)的局部-整體交互+截面股票間交互”的整體思路，構(gòu)建新的時(shí)序+截面端到端模型DecompGRU。我們通過趨勢分解模塊得到時(shí)序趨勢與殘差分量解耦表征，隨后使用單獨(dú)的分支進(jìn)行特征提取，其中股票的截面交互同樣基于去均值處理實(shí)現(xiàn)；
　　因子測試
　　我們使用150D數(shù)據(jù)集，分別以IC、MSE兩種損失函數(shù)訓(xùn)練模型，GRU模型作為對比基線；DecompGRU與基線模型最低相關(guān)性為0.72，在風(fēng)格傾向上與基線模型存在一定差異，在小市值選股域中優(yōu)勢更為明顯；
　　在中證全指20190101~20250228區(qū)間內(nèi)，DecompGRU的10日RankIC為0.13、RankICIR為1.1；20日RankIC為0.141，RankICIR為1.23，均優(yōu)于基線模型；周度分組測試中（不計(jì)交易成本），TOP組年化收益為52.82%，較基線提高7.2%；在300 / 500選股域中，則整體表現(xiàn)弱于基線。
　　基于DecompGRU-MSE構(gòu)建指增組合，在雙邊換手30%的約束下，回測區(qū)間內(nèi)300/500/1000指增組合年化超額收益分別為8.48%、11.65%、17.11%，對應(yīng)跟蹤誤差分別為4.8、5.88、6.69。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：
　　策略基于歷史數(shù)據(jù)回測，不保證未來數(shù)據(jù)的有效性。深度學(xué)習(xí)模型存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)。深度學(xué)習(xí)模型受隨機(jī)數(shù)影響