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[Table_CommonRptType]金融工程
正文目录
1引言4
2相关工作5
2.1技术分析中的深度学习5
2.2因子模型6
3准备工作6
3.1动态因子模型7
3.2研究问题7
4研究方法7
4.1特征嵌入提取器8
4.2基于多头注意力的因子编码器9
4.3双动态因子模型10
4.4自适应因子后验模块10
4.5算法11
5实证研究12
5.1实验设置12
5.2总体性能评估13
5.3消融研究13
5.4基于梯度的后验因子构建更优14
5.5投资表现16
6结论17
风险提示：17
敬请参阅末页重要声明及评级说明2/18证券研究报告
[Table_CommonRptType]金融工程
图表目录
图表1文章框架4
图表2RSAP-DFM框架8
图表3算法：1优化算法12
图表4基线与RSAP-DFM框架的比较13
图表5CSI100、CSI300和CSI500的总体预测性能13
图表6消融研究14
图表7后验比较16
图表8平均投资业绩16
敬请参阅末页重要声明及评级说明3/18证券研究报告
[Table_CommonRptType]金融工程
1引言
图表1文章框架
资料来源：华安证券研究所整理
资产定价是现代金融研究中的一个核心主题，旨在解释不同资产预期回报的横
截面差异。受到资本资产定价模型（CAPM）（Sharpe1964）的影响，Fama-
French三因子模型开启了因子建模的时代。这种方法将股票超额回报概念化为多种
基于因子的回报的组合，这些因子象征着超额回报的不同来源。然而，传统的静态
因子存在缺陷，正被重新评估，相反动态模型包含了投资绩效的时间变化影响
敬请参阅末页重要声明及评级说明4/18证券研究报告
[Table_CommonRptType]金融工程
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