AI+HI系列（7）：DecompGRU，基于趋势分解的时序+截面端到端模型

专题报告2025年03月13日 AI+HI系列（7） DecompGRU：基于趋势分解的时序+截面端到端模型 前言 华创证券研究所 近年基于Transformer的深度学习模型已有广泛运用，但我们仍能看到一些研究将注意力机制替换为MLP、CNN等模块，更简单的模型同样能取得有竞争力的表现，模型能力的贡献可能并不完全来自于特定的token mixer，而是相当程度源于框架性的设计。受此启发，本篇报告我们设计一个模块简单，但在框架流程上不同于基线的新模型。 证券分析师：王小川电话：021-20572528邮箱：wangxiaochuan@hcyjs.com执业编号：S0360517100001 模型流程 联系人：洪远邮箱：hongyuan@hcyjs.com 我们延续并拓展先前报告“股票时序内的局部-整体交互+截面股票间交互”的整体思路，构建新的时序+截面端到端模型DecompGRU。我们通过趋势分解模块得到时序趋势与残差分量解耦表征，随后使用单独的分支进行特征提取，其中股票的截面交互同样基于去均值处理实现； 相关研究报告 因子测试 《AI+HI系列（6）：对端到端模型泛化性的思考与改进——基于样本加权与风格约束》2024-12-12《AI+HI系列（5）：CrossGRU-2：基于Patch与 多尺度时序改进端到端模型》2024-07-05《AI+HI系列（4）：CrossGRU：基于交叉注意力的时序+截面端到端模型》2024-04-19 我们使用150D数据集，分别以IC、MSE两种损失函数训练模型，GRU模型作为对比基线；DecompGRU与基线模型最低相关性为0.72，在风格倾向上与基线模型存在一定差异，在小市值选股域中优势更为明显； 在中证全指20190101~20250228区间内，DecompGRU的10日RankIC为0.13、RankICIR为1.1；20日RankIC为0.141，RankICIR为1.23，均优于基线模型；周度分组测试中（不计交易成本），TOP组年化收益为52.82%，较基线提高7.2%；在300/500选股域中，则整体表现弱于基线。 基于DecompGRU-MSE构建指增组合，在双边换手30%的约束下，回测区间内300/500/1000指增组合年化超额收益分别为8.48%、11.65%、17.11%，对应跟踪误差分别为4.8、5.88、6.69。 风险提示： 策略基于历史数据回测，不保证未来数据的有效性。深度学习模型存在过拟合风险。深度学习模型受随机数影响。 投资主题 报告亮点 时序深度学习模型有较多工作，我们注意到学术研究上有不少尝试使用CNN、MLP、RNN等模块来替换注意力机制的工作，这些模型同样能取得有竞争力的结果，因此本篇报告中，我们继续完善时序+截面的端到端框架，使用最为简单的模块来实现框架背后的思路，为广大投资者提供新的研究思路，助力量化投资的发展。 投资逻辑 时序与截面数据在量化投资领域处处可见，通过深度学习网络实现时序或截面信息的信息挖掘具有相当的潜力。本篇报告提出了基于深度学习的量价因子挖掘模型，进一步探索深度学习在量化领域上的运用。 目录 一、动机.....................................................................................................................5 二、模型介绍.............................................................................................................6 （一）时序趋势分解.................................................................................................6（二）双分支流程.....................................................................................................6 三、测试结果.............................................................................................................8 （一）数据集介绍.....................................................................................................8（二）模型参数.........................................................................................................9（三）因子测试结果.................................................................................................91、IC测试结果....................................................................................................102、分组测试结果.................................................................................................11（四）指增测试.......................................................................................................15 五、风险提示...........................................................................................................17 六、参考文献...........................................................................................................17 图表目录 图表1 Transformer抽象化通用框架..............................................................................5图表2 DecompGRU模型流程.......................................................................................6图表3滚动训练流程......................................................................................................8图表4基线GRU模型流程............................................................................................9图表5训练参数设定......................................................................................................9图表6模型风格倾向....................................................................................................10图表7模型相关性........................................................................................................10图表8 10日IC统计结果.............................................................................................10图表9 20日IC统计结果.............................................................................................11图表10中证全指-20分组年化收益对比....................................................................12图表11中证全指-TOP组超额走势对比.....................................................................12图表12中证全指-TOP组逐年收益对比.....................................................................12图表13中证全指-TOP组绩效统计.............................................................................12图表14沪深300-TOP组逐年收益对比......................................................................13图表15沪深300-TOP组超额走势对比......................................................................13图表16沪深300-TOP组绩效统计..............................................................................13图表17中证500-TOP组逐年收益对比......................................................................13图表18中证500-TOP组超额走势对比......................................................................13图表19中证500-TOP组绩效统计..............................................................................14图表20中证1000-TOP组逐年收益对比....................................................................14图表21中证1000-TOP组超额走势对比....................................................................14图表22中证1000-TOP组绩效统计...............................................................