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文｜丁鲁明 王超
本文主要是利用QLIB的ALPHA 360因子，结合Temporal Fusion Transformer对中证500成份股的未来一日收益率进行预测，将预测结果作为因子，利用TopKdropN的方式进行回测，结果表明，与传统的ICIR加权的方式对比，TFT模型能够取得更加优异的结果。并且通过参数的调整，TFT模型能够在与中长期策略换手率接近的情况下，取得更加优异的表现。
本文所有模型结果均来自历史数据，不保证模型未来的有效性
同济大学金融数学硕士，中国准精算师，现任中信建投证券研究发展部执行总经理，金融工程团队、大类资产配置与基金研究团队首席分析师，中信建投证券基金投顾业务决策委员会成员，上海证券交易所定期专家交流组成员。13年证券从业，创立国内“量化基本面”投研体系，继承并深入研究经济经典长波体系中的康波周期理论并积极应用于实务，多次对资本市场重大趋势及拐点给出精准预判，对资产配置与经济周期运行具备深刻理解与认知。多次荣获团队荣誉：新财富最佳分析师2009第4、2012第4、2013第1、2014第3等；水晶球最佳分析师2009第1、2013第1等；Wind金牌分析师2018年第2、2019年第2等、2020年第4等。
证券研究报告名称：《“逐鹿”Alpha专题报告（九）———基于QLIB ALPHA360的Temporal Fusion Transformer选股模型》
对外发布时间：2022年5月24日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
丁鲁明 SAC 执证编号：S01
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