基于时序与变量依赖感知Transformer的股票交易优化强化学习模型

本研究针对股票交易优化(STO)中传统方法难以捕捉市场数据多元依赖关系的难题，创新性地将强化学习(RL)与时序和变量依赖感知Transformer(TVDT)相结合。研究人员设计了双阶段注意力机制的预测模块，通过短期和长期预测协同挖掘市场潜在规律，并引入资产关系表征模块，最终构建出Sharpe ratio达1.48、组合收益2.65的智能交易系统，为金融决策提供了更全面的信息表征框架。

　　

在瞬息万变的金融市场中，股票交易优化(STO)如同在惊涛骇浪中掌舵，既要把握市场脉搏，又要权衡风险收益。传统方法往往陷入"盲人摸象"的困境——或只关注单支股票的时间序列，或简单打包处理多元数据，难以捕捉股票间复杂的互动关系。这种信息缺失直接导致强化学习(RL)策略的"近视"决策，就像仅凭后视镜开车的司机。更棘手的是，市场信号具有多尺度特性，短期波动与长期趋势交织，而现有Transformer应用多局限于时间维度建模，对跨股票变量的相关性挖掘不足，这种"偏食"现象严重制约了智能交易系统的适应能力。

针对这些挑战，首都经济贸易大学（Capital University of Economics and Business）的研究团队在《Neural Networks》发表的研究中，提出了RL-TVDT创新框架。该工作通过时序与变量依赖感知Transformer(TVDT)的双阶段注意力机制，像"金融显微镜"般分层解析市场数据：第一阶段沿时间轴捕捉个股动态，第二阶段跨变量维度建立股票关联。配合独创的双预测模块（短期窗口捕捉市场敏感信号，长期视野把握趋势脉络）和关系表征模块，最终通过双重自适应注意力融合多源信息，构建出决策信息更完备的RL策略空间。

关键技术包括：1) TVDT的双阶段注意力机制（时序建模+跨变量关联）；2) 并行工作的长短周期预测模块；3) 基于CSI-300等三大市场数据集构建的资产关系图谱；4) 双重自适应注意力融合策略。研究结果显示：在短期预测模块中，TVDT使单变量时间序列预测误差降低18.7%；变量交互建模模块成功识别出同行业股票间平均0.43的隐含相关性；策略决策模块通过注意力权重分析显示，系统能动态调节长短周期信息占比（日波动剧烈时短期信息权重达0.68，趋势明朗时长期信息权重升至0.61）。最终在CSI-300测试集上，模型组合收益超越基准方法6.0%，最大回撤(MDD)减少22.3%。

研究结论部分强调，这项工作实现了三大突破：首次在金融RL中系统建模变量交互依赖，解决了传统方法"见树不见林"的缺陷；提出的TVDT架构为时间序列分析提供了新范式，其双阶段注意力机制可扩展至其他多元时序预测场景；实践层面构建的智能交易系统Sharpe ratio达1.48，证明融合多维度市场信息的策略能显著提升风险调整后收益。讨论部分指出，未来可探索注意力机制与基本面分析的结合，并将框架延伸至加密货币等新兴市场。该研究为智能金融决策提供了重要的方法论创新，其核心思想对医疗监测、气象预测等多元时序分析领域也具有启示意义。