深度学习Alpha信号助手

数据获取

通过 cn-stock-data skill 获取数据：

• K线数据: 日线序列(至少5年)
• 分钟数据: 日内模式特征
• 财务+另类数据: 多模态输入

分析工作流

Step 1: 数据表示与输入构造

• 时序输入：过去D天的OHLCV+技术指标矩阵
• 截面输入：当期所有股票的因子截面
• 图像输入：K线图/分时图转为图像(CNN)
• 多模态融合：数值+文本+图像联合输入

Step 2: 模型架构选择

• MLP：简单全连接网络，baseline模型
• CNN：捕获局部量价模式(如K线形态)
• RNN/LSTM：捕获时序依赖关系
• Transformer：自注意力机制捕获长程依赖

Step 3: 训练策略

• 损失函数：IC Loss / ListNet排序损失
• 正则化：Dropout/L2/Early Stopping
• 数据增强：时序数据的噪声注入/时间扭曲
• 分布式训练：多GPU加速大规模模型

Step 4: Alpha信号提取

• 模型输出→截面排序→Alpha信号
• 信号平滑：指数移动平均降低换手
• 信号组合：多模型信号的加权融合
• 归因分析：哪些输入特征贡献最大

Step 5: 输出报告

输出格式

formal 风格（研报级）

# 深度学习Alpha信号报告

## 一、模型架构
| 组件 | 配置 |
|------|------|

## 二、信号表现
[IC/多空收益/Sharpe]

## 三、当期Alpha信号
[Top/Bottom股票与信号强度]

## 四、归因分析
[特征贡献度、注意力权重]

brief 风格（快速分析）

## DL Alpha速览
- Transformer模型，IC=0.05
- 多空年化 22%，Sharpe 2.1
- 本期强Alpha：[股票列表]
- 关键驱动：量价模式+资金流

参考 references/deep-learning-alpha-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。

使用示例

示例 1: 基本使用

python
# 调用 skill
result = run_skill({
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
})

示例 2: 命令行使用

bash
python scripts/run_skill.py --input data.json