【量化交易】时间序列深度学习:TCN、Transformer 在量化的实践与陷阱
把时序深度学习放回量化系统里讨论:TCN 的因果卷积/扩张/残差三件套、Transformer 在金融上的位置编码与稀疏注意力改造、IC loss 与分位数损失、训练-推理偏移与多种子集成、与传统因子的残差融合、ONNX/TorchScript 部署与延迟监控。给出可直接套用的 PyTorch 代码与 vectorbt 评估骨架。
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把时序深度学习放回量化系统里讨论:TCN 的因果卷积/扩张/残差三件套、Transformer 在金融上的位置编码与稀疏注意力改造、IC loss 与分位数损失、训练-推理偏移与多种子集成、与传统因子的残差融合、ONNX/TorchScript 部署与延迟监控。给出可直接套用的 PyTorch 代码与 vectorbt 评估骨架。