项目介绍

让模型根据市场状态,动态调整因子表示

项目使用历史时点沪深北全 A、50 个量价/估值/财务/流动性公司特征和 t+1 至 t+6 五日收益,在统一切分下比较 Elastic Net、LightGBM、原始 FT-Transformer、市场变量直接拼接与市场状态自适应模型。当前只完成数据闭环,尚无正式模型结果。

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研究对象
A 股横截面收益排序
核心方法
FT-Transformer + Adaptive LayerNorm
检验标准
Rank IC / 分组收益 / 消融对照
整体进度 38% · P0.2 基线闭环 / B0-B2 待启动
答辩时间 2026-07-25 上午 · 分组答辩
MODEL 32%

模型研究

当前状态
P0.1 全量硬门与小样本对齐通过
下一步
启动 B0 Elastic Net 与 B1 LightGBM
ENGINE 100%

Wangwen

当前状态
main 2e2c200 · 项目五日收益对账通过
下一步
跟踪换手率与交易成本 issue
PRE 8%

研究展示

当前状态
展示素材准备中
下一步
完成论文阅读卡与统一模板

当前任务

先完成数据闭环,再推进模型创新。

进入实验台账
固定全 A 股票池、复权与 2010-2025 数据范围 数据
已完成 已完成 · P0.1
FT-Transformer 一页阅读卡与结构图 文献
待开始 7/25 上午答辩前
建立 50 特征字典和未来信息检查表 数据
已完成 已完成 · P0.1
Wangwen 包名迁移回归测试 Wangwen
已完成 已完成 · main 2e2c200
沪深北各 10 只 SQL 对齐及 Wangwen 对账 Wangwen
已完成 已完成 · P0.1
启动 B0/B1/B2 基线实验 实验
待开始 7/25 上午答辩前
确定 Pre 模板与结果展示规范 Pre
待开始 7/25 上午答辩前

最小研究架构

一个复现、一个创新、四组对照。

量价因子15 - 30 个
Feature Tokenizer每个因子一个 token
FT-Transformer因子交互
Adaptive LN市场状态条件化
收益排序IC / Rank IC
唯一结构创新

由市场收益、波动与流动性生成 LayerNorm 的缩放与偏置参数,并与“直接拼接市场变量”进行消融比较。

里程碑

按闭环推进,不按模块数量推进。

1
P0.0 回测工具闭环

固定 Wangwen main 2e2c200、统一预测契约与显式五日收益接口。

2
P0.1 数据闭环

全 A、50 特征、五日标签、切分、硬门、SQL 对齐和 Wangwen 对账均通过。

3
P0.2 基线闭环

跑通 Elastic Net、LightGBM 与原始 FT-Transformer。

4
P1 创新闭环

完成直接拼接与自适应 LayerNorm 的消融比较。

5
P2 展示闭环

输出回测图表、结论、局限与答辩材料。

WANGWEN WORKSTREAM

回测工具与项目五日收益接口已对账

当前固定 Wangwen main commit 2e2c200;2025 年 1,122,222 行显式预测、五日收益与 benchmark 已完成接口对账。这只证明 P0.1 数据链路一致,尚无 B0-B4 正式模型结果。

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