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基于改进Informer模型优化CTA策略的实证研究.pdf

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    摘要

    近年来，CTA策略以其独特的市场分析和对趋势的投资，在市场中尤为突

    出。尽管这些策略因其良好的风险管理能力而受到青睐，但在面对市场波动较

    小或趋势不明显的情况下，其表现往往不尽人意。

    为了克服传统CTA策略在应对复杂市场环境时的局限性，我们可以寻求

    利用神经网络模型，特别是传统时序预测模型来增强策略性能。在这一背景下，

    Informer模型因其在自然语言处理和时间序列预测等方面展现出的卓越性能而

    被引入量化投资领域的探索中。Informer模型通过其创新的注意力机制，能够

    有效

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