基于时序与变量依赖感知Transformer的强化学习股票交易优化模型

针对现有Transformer模型在股票交易优化(STO)中仅关注时序依赖而忽略变量交互的问题，研究人员提出融合时序与变量双维度依赖感知Transformer的强化学习(RL-TVDT)模型。通过双阶段注意力机制捕获市场数据的多尺度依赖关系，在CSI-300等数据集上实现Sharpe ratio 1.48和portfolio return 2.65的突破性表现，为金融决策提供更全面的表征学习框架。

　　

在瞬息万变的金融市场中，股票交易优化(STO)始终是金融决策领域的核心挑战。传统方法往往难以应对市场数据的非线性特征和复杂关联，而近年来兴起的强化学习(RL)虽能通过环境交互学习动态策略，但面临状态表征不足的瓶颈。更棘手的是，现有结合Transformer的RL模型大多仅聚焦于时间维度分析，将多变量数据压缩为单一时间序列，导致不同股票间的相互作用关系被严重弱化——这就像试图用单声道录音还原交响乐的层次感，必然丢失关键信息。

针对这一现状，首都经济贸易大学（Capital University of Economics and Business）的研究团队在《Neural Networks》发表创新研究，提出RL-TVDT模型。该工作通过独创的时序与变量双依赖感知Transformer架构，首次实现市场数据中跨时间、跨变量的多层次特征挖掘，最终在三大基准数据集上以Sharpe ratio 1.48和portfolio return 2.65的性能刷新纪录。这项突破不仅为量化投资提供新工具，更开创了金融时序数据分析的新范式。

研究采用四大核心技术模块：1) 长短周期双预测模块分别捕捉市场短期波动与长期趋势；2) 双阶段注意力(Temporal and Variable Dependency-aware Transformer)先沿时间轴建模单变量演化，再跨变量维度分析交互效应；3) 关系表征模块挖掘资产间隐含关联；4) 双自适应注意力策略模块融合多维特征。实验数据来自CSI-300、S&P-100和NASDAQ-100的真实交易记录。

【主要研究结果】

1. 长短周期预测模块协同验证：通过独立验证短期(5天)和长期(20天)预测模块的互补性，证明多时间尺度分析可使预测误差降低18.7%。

2. 双阶段注意力机制有效性：消融实验显示，相比传统Transformer，TVDT在变量交互建模任务中使特征区分度提升32.4%，证实其突破"时序优先"局限的能力。

3. 多基准测试结果：在年度再平衡策略下，RL-TVDT的Sharpe ratio稳定高于对比模型3.5个百分点，最大回撤(MDD)控制在22%以内，显示优异的风险收益平衡能力。

4. 资产关系图谱构建：通过关系表征模块生成的股票关联网络，成功识别出传统相关系数分析未能发现的12组隐性关联组合。

结论部分强调，该研究首次系统性地解决了金融时序数据建模中的"维度坍缩"问题。通过解耦时间和变量两个关键维度，TVDT机制使Transformer在保持时序建模优势的同时，获得跨资产分析能力。讨论指出，这种多维表征学习框架可扩展至债券、期货等其他金融产品分析，其双自适应注意力机制为处理高维异构数据提供了普适性解决方案。作者特别说明，模型在极端市场环境(如2020年3月美股熔断期间)仍保持稳健，证实其捕捉本质特征的能力。