文章 "交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇"

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新文章 交易中的神经网络：配备注意力机制（MASAAT）的智代融汇已发布：

我们概述多智代自适应投资组合优化框架（MASAAT），其结合了注意力机制和时间序列分析。MASAAT 生成一组智代，分析价格序列和方向变化，能够在不同细节层次识别资产价格的明显波动。

金融工具的投资组合管理是制定投资决策的关键组成部分，旨在经由跨资产间的动态资本配置，提升回报的同时降低风险。金融市场具有高波动性，其中资产价格依赖多种因素，这令构建一个同时满足两个冲突目标：利润最大化、和风险最小化的最佳投资组合变得异常复杂。建立在各种投资原则基础上的传统金融模型，往往被证明在单一市场中有效，但在现代复杂、且动态的市场条件下或许失效。

近年来，机器学习方法在分析非稳态价格序列方面的关注度日益增加。其中，深度学习和强化学习策略在计算金融领域取得了显著成功。然而，金融市场的价格数据属于典型的噪音时间序列，从中提取未来趋势的指示性信号颇具挑战性。

一种颇有前景的方式出现在论文《开发基于注意力的融汇学习框架，进行金融投资组合优化》当中。作者讲述了一个创新的自适应交易框架，整合了注意力机制和时间序列分析（多智代与自适应投资组合优化框架，结合注意力机制和时间序列 — MASAAT）。在该框架内，部署多个智代来观察和分析不同层次粒度资产价格中的方向性变化。目标是实现全面的投资组合再新配重，从而在高度波动的市场中平衡回报与风险。



作者：Dmitriy Gizlyk

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