Transformer在量化投资的应用_tranformer 量化分析 如何解决单只股票数据不多的问题

导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。 但是，RNN固有的顺序属性阻碍了训练样本间的并行化，对于长序列，内存限制将阻碍对训练样本的批量处理。这样，一是使得RNN的训练时间会相对比较长，对其的优化方法也比较少，二是对于长时间记忆来说，其的效果也大打折扣。 而Transformer的核心，注意力机制（Attention）允许对输入输出序列的依赖项进行建模，而无需考虑它们在序列中的距离，这样对上面两个RNN中比较突出的问题就有了一个比较好的解决办法。本文将对Attention、Transformer以及其在选股策略中的应用进行讲解。

Attention介绍

Attention本质

Attention机制如果浅层地理解，跟它的名字非常匹配。它的核心逻辑就是“从关注全部到关注重点”。

Attention机制很像人类看图片的逻辑，当我们在看一张图片时，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上：

比如上面的图片，我们一眼望去，最先接收到的是“锦江饭店”的信息，所以，我们的视觉系统就是一种 Attention 机制，将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。

Attention机制最早是在CV中应用的，随后在NLP领域也开始应用了，真正发扬光大的是在NLP领域，因为2018年BERT和GPT效果出奇地好，进而走红，Transformer、Attention这些核心开始被大家重点关注。

Attention原理

在说到Attention的原理之前，我们要先介绍一下什么是 Encoder-Decoder结构。

Encoder-Decoder模型

encoder-decoder模型也可以称为 seq2seq，它是为了应对 RNN 中无法满足不等长序列的输入输出而产生的一个 RNN 变种。encoder-decoder是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的 auto-encoder 就是用编码的结构设计并训练的，再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。

准确的说，encoder-decoder并不是一个具体的模型，而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN，RNN，BiRNN，LSTM，GRU等等。其中，encoder对数据进行编码，decoder对encoder生成的编码进行解码。

Encoder

encoder先将输入数据编码成一个上下文向量c：

得到 c 的方式有多种，最简单的方法就是把encoder的最后一个隐状态赋值给 c ，还可以对最后的隐状态做一个变换得到 c，也可以对所有的隐状态做变换。

Decoder

拿到 c 后，就用另一个 RNN 网络对其进行解码，这部分 RNN 网络被称为 Decoder，具体的做法就是将 c 当作之前的初始化状态 h0 输入到 Decoder 中：

Attention图解

在 encoder-decoder 结构中，encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征 c 再解码，因此，c 中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就变成了限制模型性能的瓶颈，如机器翻译问题，当要翻译的句子较长时，一个 c 可能存不下那么多信息，就会造成翻译精度的下降。

Attention机制通过在每个时间输入不同的 c 来解决这个问题，下面是带有 Attention 机制的 Decoder：

每一个 c 会自动去选取与当前所要输出的 y 最合适的上下文信息。具体来说，我们用 aij 衡量 encoder 中第 j 阶段的 hj 和解码时第 i 阶段的相关性，最终 decoder 中第 i 阶段的输入的上下文信息 ci，就来自于所有 hj 对 aij 的加权和。这里的 aij 就是我们要学习的参数。

比如上图中，输入的序列是“我爱中国”，因此，Encoder中的 h1、h2、h3、h4 就可以分别看是“我”、“爱”、“中国”所代表的信息。在翻译成英语时，第一个上下文 c1 应该和“我”这个字最相关，因此对应的 a11 就比较大，而相应的 a12、a13、a14 就比较小。c2 应该和“爱”最相关，同理，a22 的值就比较大。

那么 aij 这个权重是怎么算出来的呢？

事实上，aij 是从模型中学出来的，它实际和 decoder 的第 i - 1 阶段的隐状态、encoder第 j 个阶段的隐状态有关。比如 a1j 的计算：