transformer策略
策略思想 1. 策略思路 本策略利用Transformer模型进行训练，目标是通过学习历史数据中的市场行情、估值和流动性因子，来预测未来股票的表现。训练数据中特意剔除了北交所和科创板的股票，同时也排除了ST股和停牌股，以降低数据噪声和异常波动对模型的影响。 2. 策略介绍 Transformer是近年来非常流行的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理和时间序列预测任务。它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉序列中元素之间的关系，适合处理长时间序列数据。在本策略中，模型的输入是经过特定筛选和处理的股票数据，包...
