一、基于时间嵌入的方法

原文链接：https://towardsdatascience.com/stock-predictions-with-state-of-the-art-transformer-and-time-embeddings-3a4485237de6

当前应用于NLP领域的Transformer，结构过于庞大，并不适用于股票数据（开盘价，收盘价，最高价，最低价，等）这样的时序数据，因此，本文提出一种简化的适用于股票数据的Transformer结构，其根据时间嵌入的思想构建，能很好的应用于量化选股中。下面以一个例子来介绍用于股票数据的Transformer体系结构，以及

2020 年 9 月 26 日，在由中国科协主办，清华大学计算机科学与技术系、AI TIME 论道承办的《2020 中国科技峰会系列活动青年科学家沙龙——人工智能学术生态与产业创新》上，微众银行人工智能部门资深研究员刘洋博士进行了题为《联邦学习在金融领域的应用》的主题报告，介绍了联邦学习的相关理论，并以微众银行的一系列应用为主，介绍了联邦学习的产业落地现状。

作为中国首家互联网银行，微众银行成立至今