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金融工程|专题报告
广发证券2023年4月6日
GFSECURITIES
证券研究报告
图1:中证500选股多空对冲净值
Transformer架构下的量价选股策略
一tm—6
ChatGPT核心算法应用于量化投资1s
报告摘要：
●ChatGPT的广泛应用：ChatGPT是基于GPT模型的大型对话式语言
数据：Wind.广发证券发展研究中心
模型，具有高质量文本生成、代码编写等多项功能。随着ChatGPT被
广泛关注，GPT模型逐渐成为人工智能领域的研究热点，并开始应用
图2:中证500选股指数对冲净值
于其他领域。本篇报告将其核心算法Transformer应用于量化投资策
略。一501+0一时计—6—时
20
●自注意力机制：自注意力机制是NLP的一种数据处理方法，能够有效15s
us
捕捉输入序列各位置之间的关系。自注意力机制通过计算query向量%
与key向量的相关性来加权平均value矩阵，得到输出结果；而多头ass
A0s
注意力机制则利用并行计算和拆分矩阵为多个头的方式，在自注意力15s
机制的基础上进一步提高模型训练效率。
数据:Wind.广发证券发展研究中心
●Transformer架构：Transformer架构是一种采用自注意力机制的神经
网络模型，由位置编码、编码层和解码层组成。位置编码使用正弦和
余弦函数计算单词位置信息，编码器将序列中各位置之间关系的信息
进行编码并输出，解码器则使用编码器输出的序列信息逐个预测输出。
模型同时具备并行计算和高效捕捉关系的能力，被广泛应用于自然语
言处理、图像生成等领域。
●基于Transformer架构的选股策略：本报告将Transformer模型应用
于股票涨跌预测中，选取个股涨跌幅和换手率作为面板数据输入，通
过输出股票未来涨跌概率进行分类。在月度调仓策略中，中证500、
沪深300和全市场选股自2020年以来均获得良好的相对收益与较强
的回撤控制能力。
●相对于传统神经网络的优势：1.处理长期记忆；2.变长输入序列；3.
并行计算效率；4.预训练模型提高泛化能力。
●风险提示：策略模型并非百分百有效，市场结构及交易行为的改变以
及类似交易参与者的增多有可能使得策略失效。本篇报告通过历史数
据进行建模，但由于市
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