transformer多因子选股

引用中提到，Bert的效果好是因为它基于最新的模型transformer的encoder。Transformer是一个自注意力的模型，类似于CNN的多个卷积核，可以学习文本中的多个特征。另外，Transformer是并行架构，相比于递归训练的RNN更快速。

引用中提到，通过对评论、新闻、公众号等内容的爬取，并借助模型得到个股相应的情感分数，可以得到一个预警的因子。同时，还可以分析大众对个股情绪的变化，看看是否对股价的变化有着一定的预测作用。

综上所述，使用transformer进行多因子选股的方法可以是结合文本数据中的情感分析和个股情绪的变化来进行股票的预测和选取。

相关问题

transformer 选股

Transformer模型可以应用于选股领域。在股票因子数据这样的时序数据中，为了适应这种数据结构，可以使用一种简化的适用于股票数据的Transformer结构。这种结构根据时间嵌入的思想构建，能够很好地应用于量化选股。时间嵌入是指将时间序列数据进行编码，使得Transformer能够获取有关时间/顺序依赖关系的知识。通过引入时间嵌入，Transformer模型可以更好地提取时间/顺序信息，从而更准确地进行选股分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer在量化投资的应用](https://blog.csdn.net/bigquant/article/details/122217290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transformer机器学习量化选股

Transformer机器学习量化选股是一种使用Transformer模型的方法来进行股票选股的过程。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，但也可以用于其他领域，如量化选股。在这个方法中，股票数据被转化为输入序列，然后通过Transformer模型进行特征提取和预测。

在这个方法中，研究者使用了Multi-Head Attention和short-cut机制来增强Transformer模型的性能。Multi-Head Attention可以更好地捕捉股票数据的关联信息，而short-cut机制则可以加速模型的训练和优化过程。

研究者通过复现广发证券的研报，证明了Transformer模型具有一定的选股能力。相比传统的基于时序网络（如RNN）的方法，使用Transformer模型可以提供一种新的神经网络拟合多因子的网络结构思路。这为对量化选股感兴趣的读者提供了一个值得深入研究的方向。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer在量化投资的应用](https://blog.csdn.net/bigquant/article/details/122217290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【python量化】广发证券研报：Transformer 架构下的量价选股策略](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/130164607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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