【西南证券】机器学习应用系列-DAFAT-基于Transformer模型的自适应解决方案

近日，西南证券研究院发布了一份名为《机器学习应用系列-DAFAT:基于Transformer模型的自适应解决方案》的研究报告。该报告深入探讨了基于Transformer模型的自适应解决方案DAFAT，旨在通过动态位置编码、稀疏注意力机制和多尺度信息融合等技术优化，提升模型在金融时序数据上的表现，特别是在股票收益预测方面。报告中不仅提供了对传统Transformer模型局限性的分析，还详细介绍了如何通过模型自适应改造来捕捉金融市场的复杂动态，包括非平稳性、长短期依赖和噪声干扰等。这份报告是金融工程领域的一次重要探索，对于理解深度学习技术在金融量化策略中的应用具有很高的参考价值。

DAFAT：金融量化选股的新利器

在金融量化领域，Transformer模型因其强大的序列建模能力而备受关注。然而，传统Transformer模型在金融时序数据上的应用仍面临诸多挑战。最近，一项名为DAFAT（Dynamic Adaptive Fusion Attention Transformer）的研究，通过三大核心创新，为金融选股领域带来了突破性进展。

DAFAT模型首先在动态位置编码方面进行了创新。它融合了时间周期和市场状态的双重编码机制，通过门控网络动态调整权重分配，有效解决了传统位置编码在金融时序中的周期失配和状态盲区问题。这一改进使得模型能够更精准地捕捉市场周期性变化和状态转换的影响，提升了模型对时序结构的感知能力。

在稀疏注意力机制上，DAFAT模型引入了波动率门控、局部注意力窗口和Top-k选择三重稀疏化策略，显著提升了计算效率并减少了噪声干扰。具体来说，波动率门控通过识别并屏蔽低波动率时段的注意力连接，确保每行至少保留一定的关键连接；局部注意力窗口聚焦小窗口的短期模式，强化了对突破形态、反转信号等关键模式的捕捉；Top-k稀疏选择则动态保留了每行前30%的强相关连接，进一步降低了计算复杂度。

多尺度信息融合模块是DAFAT模型的另一大亮点。该模块通过微观（日频）、中观（周频）、宏观（月频）三级处理架构，解决了不同频率特征融合的核心难题。跨尺度注意力机制创新性地以量价特征为Query，基本面特征为Key/Value，配合门控残差融合，实现了跨因子、跨周期的深度非线性交互与自适应信息整合。

实际测试结果表明，DAFAT模型在金融选股领域的表现相当出色。自2019年1月至2025年7月，DAFAT因子的IC均值为11.07%，多头组合年化收益率达到32.30%，最大回撤率为33.00%。这些数据充分证明了DAFAT模型在提升选股效果和模型稳定性方面的显著优势。

在指数增强策略方面，DAFAT模型同样展现出了强大的实力。在沪深300指数增强策略中，DAFAT模型的年化超额收益率达到12.65%；在中证1000指数增强策略中，年化超额收益率更是高达14.57%。这些成果不仅证明了DAFAT模型在不同市场环境下的稳健性，也为投资者提供了新的投资利器。

尽管DAFAT模型在金融选股领域取得了显著成果，但仍有进一步优化和突破的空间。未来，研究者可以探索引入时空图神经网络(STGNN)，将行业关联、供应链关系等图结构数据纳入建模框架，解决传统Transformer在截面关系建模的不足。同时，研发条件计算机制，根据市场波动状态动态调整模型复杂度，也是未来研究的重要方向。

值得注意的是，报告中提到的相关结论完全基于公开的历史数据进行算法构建、统计以及计算，存在一定的滞后性和数据提供不准确或缺失等风险。此外，策略效果结论仅针对于回测区间得出，并不预示其未来表现，也不能保证未来的可持续性，亦不构成投资收益的保证或投资建议。

这篇文章的灵感来自于西南证券发布的《DAFAT:基于Transformer模型的自适应解决方案》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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