报告中心
人工智能系列之69:注意力机制应用于量化选股多类场景 注意力机制是近年来人工智能领域影响深远的创新之一,但以往应用于量化投资多局限在行情时间序列编码,本研究展示多种形式的注意力机制在量化选股各类场景的运用。分别测试:(1)任务间注意力:提取多任务学习中的任务间关系信息;(2)股票间注意力:Transformer学习截面因子的股票间关系;(3)时序注意力:ALSTM和Transformer编码因子时
暂无标的企业
按边类型与证据强度排序,最多 5 条;优先点这里,而不是往下翻完整列表。
← 返回知识图谱