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华创专题报告 根据《证券期货投资者适当性管理办法》及配套指引,本资料仅面向华创证券客户中的金融机构专业投资者,请勿对本资料进行任何形式的转发。若您不是华创证券客户中的金融机构专业投资者,请勿订阅、接收或使用本资料中的信息。 本资料难以设置访问权限,若给您造成不便,敬请谅解。感谢您的理解与配合。 摘要 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。 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
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