PyTorch量化进阶教程：第五章 Transformer 在量化交易中的应用

PyTorch量化进阶教程：第五章 Transformer 在量化交易中的应用

本教程通过深入讲解 Transformer 架构、自注意力机制及时间序列预测，结合 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统。教程每个环节都通过专业示例和代码实现进行阐释，确保读者能够扎实掌握并灵活运用所学知识。
文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

学习对象

• 中高级水平的开发者
• 具备 Python 编程基础和一定的机器学习知识
• 对 A 股市场有一定了解，熟悉 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标

教程目标

• 系统学习 PyTorch 和 Transformer 技术
• 掌握 Transformer 在时间序列预测和量化交易中的应用
• 使用 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标构建量化交易模型
• 实现从数据获取到模型训练、评估和部署的完整流程

教程目录

第一章 PyTorch 基础

1.1 PyTorch 环境搭建与基本操作
1.2 张量（Tensor）与自动求导机制
1.3 神经网络模块（nn.Module）与优化器
1.4 数据加载与预处理（DataLoader 和 Dataset）

第二章 Transformer 理论详解

2.1 Transformer 架构概述
2.2 自注意力机制（Self-Attention）
2.3 编码器与解码器结构
2.4 Transformer 在时间序列预测中的应用

第三章 A 股数据处理与特征工程

3.1 使用 Tushare 获取 A 股数据
3.2 数据存储与管理（Parquet 文件）
3.3 使用 TA-Lib 计算技术指标
3.4 特征工程与数据预处理

第四章 Transformer 模型构建与训练

4.1 Transformer 模型的 PyTorch 实现
4.2 时间序列预测任务的模型设计
4.3 模型训练与超参数优化
4.4 模型评估与性能分析

第五章 Transformer 在量化交易中的应用

5.1 量化交易策略设计与实现
5.2 回测与风险评估
5.3 策略优化与改进
5.4 模型保存与加载
5.5 ONNX 优化模型

第六章 模型部署与生产化

6.1 部署整体架构设计
6.2 核心部署流程
6.3 关键技术实现
6.4 性能调优路线
6.5 监控指标设计
6.6 总结建议

第五章 Transformer 在量化交易中的应用

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5.1 量化交易策略设计与实现

基于 Transformer 模型的预测结果，我们可以设计一个简单的量化交易策略。策略的核心思想是利用模型预测的股票价格来生成交易信号。

策略逻辑：

• 如果预测的下一天收盘价高于当前收盘价，则买入。
• 如果预测的下一天收盘价低于当前收盘价，则卖出。

代码实现：

import pandas as pd


def generate_signals(predictions, true_prices):
    signals = []
    for i in range(len(predictions)):
        if predictions[i] > true_prices[i]:
            signals.append(1)  # 买入信号
        else:
            signals.append(-1)  # 卖出信号
    return signals


# 生成交易信号
test_signals = generate_signals(test_predictions, test_true)

# 将信号与价格数据合并
test_df = pd.DataFrame(
    {
        "close": df["close"].values[-len(test_true) :],
        "price": test_true,
        "signal": test_signals,
    }
)

5.2 回测与风险评估

回测是评估量化交易策略性能的重要步骤。我们将使用 VectorBT 库进行回测。

安装 VectorBT

pip install vectorbt

回测实现：

import vectorbt as vbt

# 创建交易信号
entries = test_df["signal"] == 1  # 买入信号
exits = test_df["signal"] == -1  # 卖出信号

# 定义并运行策略
pf = vbt.Portfolio.from_signals(
    test_df["close"],
    entries,
    exits,
    fees=0.001,
    init_cash=100000,
    freq="D",
)

# 打印策略的表现
print(pf.stats())

# 绘制累积收益曲线
pf.plot().show()

# 绘制持仓情况
pf.plot_positions().show()

# 绘制最大回撤图
pf.plot_drawdowns().show()

# 打印详细交易记录
print(pf.trades.records_readable)

风险评估指标：

• 夏普比率（Sharpe Ratio）：衡量策略的风险调整后收益。
• 最大回撤（Max Drawdown）：衡量策略可能遭受的最大损失。

# 计算风险指标
sharpe_ratio = pf.sharpe_ratio()
max_drawdown = pf.max_drawdown()

print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.4f}")
print(f"Max Drawdown: {max_drawdown:.4f}")

5.3 策略优化与改进

为了进一步优化策略，可以尝试以下方法：

• 特征工程：引入更多特征，如市场情绪指标、宏观经济数据等。
• 模型改进：调整 Transformer 模型的结构和超参数，提高预测精度。
• 多因子模型：结合多个因子进行综合预测。

代码示例：引入更多特征

# 假设新增了市场情绪指标
df["sentiment"] = ...  # 获取市场情绪数据
features = [
    "open",
    "high",
    "low",
    "close",
    "vol",
    "ma5",
    "ma10",
    "rsi",
    "macd",
    "signal",
    "sentiment",
]
X = df[features]

5.4 模型保存与加载

在模型训练完成后，我们需要将模型保存到磁盘，以便后续加载和使用。

保存模型

# 保存整个模型
torch.save(model, "./models/transformer_model.pth")

# 仅保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), "./models/transformer_model_state_dict.pth")

加载模型

# 加载整个模型
model = torch.load("./models/transformer_model.pth")

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("./models/transformer_model_state_dict.pth"))

model.eval()  # 设置为评估模式

输出

TransformerModel(
  (embedding): Linear(in_features=10, out_features=64, bias=True)
  (pos_encoding): PositionalEncoding(
    (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
  )
  (encoder_layers): ModuleList(
    (0-2): 3 x EncoderLayer(
      (mha): MultiHeadAttention(
        (wq): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)
        (wk): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)
        (wv): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)
        (dense): Linear(in_features=64, out_features=64, bias=True)
      )
      (ffn): Sequential(
        (0): Linear(in_features=64, out_features=256, bias=True)
        (1): GELU(approximate='none')
        (2): Linear(in_features=256, out_features=64, bias=True)
      )
      (layer_norm1): LayerNorm((64,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
      (layer_norm2): LayerNorm((64,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
      (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
    )
  )
  (fc): Linear(in_features=64, out_features=1, bias=True)
)

5.5 ONNX 优化模型

为了在生产环境中实现高性能预测，我们可以对模型进行优化。

安装 ONNX

pip install onnx onnxruntime

推理优化

‼️ONNX 不支持直接从 MPS 设备导出模型‼️

# 使用 ONNX 优化模型
import onnx
import onnxruntime

# 创建一个位于CPU上的虚拟输入
dummy_input = torch.randn(1, 30, input_size).cpu()  # Mac设备注意添加 .cpu()

# 导出 ONNX 模型
torch.onnx.export(
    model.cpu(),  # Mac设备注意添加 .cpu()
    dummy_input,
    "./models/transformer_model.onnx",
    opset_version=13,
    input_names=["input"],  # 显式命名输入节点
    output_names=["output"],  # 可选：命名输出节点
)

load_model = onnx.load("./models/transformer_model.onnx")
print([node.name for node in load_model.graph.input])

总结

本章介绍了如何将 Transformer 模型应用于量化交易策略的设计与实现。通过生成交易信号、回测和风险评估，我们可以全面评估策略的性能。VectorBT 提供了高效的回测和分析工具，使得策略的验证和优化更加便捷。

风险提示与免责声明
本文内容基于公开信息研究整理，不构成任何形式的投资建议。历史表现不应作为未来收益保证，市场存在不可预见的波动风险。投资者需结合自身财务状况及风险承受能力独立决策，并自行承担交易结果。作者及发布方不对任何依据本文操作导致的损失承担法律责任。市场有风险，投资须谨慎。