AI赋能资产配置(二十一)：从TRANSFORMER到AGENT 量化投资实战有何变化？

　　核心结论：①Transformer 通过时空融合、多关系建模突破传统模型局限，其代表模型GrifFinNet 显著提升股票收益预测准确性。②Agent 是量化投资的全流程决策载体，分层多智能体框架模拟“宏观-行业-企业-组合-风控”专业投资流程，通过角色模块化与流程自动化，实现从数据采集到实盘对接的闭环，解决纯模型“信号落地难”问题。③Transformer 与Agent 深度耦合形成“建模精准化+ 决策自动化”的一体化体系，打通从特征建模到实盘交易链路，实现全流程赋效。④未来AI 赋能量化投资将向精准化、自动化、稳健化进阶，Transformer 与Agent 的协同优化将构建更适配复杂市场的智能量化生态。

    　　Transformer 是量化投资的高效建模架构，能突破传统模型技术瓶颈。传统量化模型（如CAPM、GARCH、LSTM 等）在处理非线性关系、时序动态及多源数据融合上存在局限，而Transformer 架构凭借自注意力机制与长序列建模能力，实现了结构依赖与时序动态的深度融合；其代表性模型GrifFinNet通过构建行业归属与机构共持多关系图、设计自适应门控融合模块、采用紧密时空集成架构，在股票收益预测实证中，准确性显著优于LSTM、XGBoost等传统工具，为量化投资提供精准信号输入。

    　　Agent 是量化投资的全流程智能决策体，可解决传统量化投资的多方面问题。

    　　针对传统量化投资中单一技术孤立应用、数据融合难、决策层级模糊等问题，Agent 系统构建“宏观筛选—企业分析—组合优化—风险控制” 的分层架构：顶层宏观智能体筛选高潜力行业，分析层四大智能体（基本面、技术面、新闻、研报）协同处理多源数据（结构化财务指标、非结构化文本情绪），配置层组合智能体通过强化学习动态分配权重，防护层风控智能体实时调整风险敞口；该架构模拟专业投资机构决策流程，提升策略的可解释性、抗波动能力与合规适配性。

    　　Transformer 与Agent 深度耦合可形成一体化量化体系，推动AI 对量化投资全流程提效。二者并非简单叠加，而是通过“功能封装+ 流程补全”实现协同：将Transformer 嵌入Agent 分析层以强化特征提取（如新闻智能体用LLM 提取情绪、技术面智能体捕捉价格时序规律），借助Agent 流程自动化解决Transformer 信号落地难题（组合优化、仓位控制），以Agent 自主交互能力弥补Transformer 静态建模缺陷（动态适配市场变化），该耦合体系实现从数据预处理到实盘交易的无缝衔接，推动AI 从“单一环节赋能”升级为“全流程提效”。

    　　AI 赋能量化投资未来将向精准化、自动化、稳健化进阶，Transformer 与Agent 协同是核心方向。未来Transformer 将进一步优化多关系建模与长序列处理精度，Agent 系统将强化人机协作与动态适配能力，二者的深度耦合将持续完善智能量化体系；整体行业将朝着“精准化、自动化、稳健化”进阶，以适配更复杂的金融市场环境。

    　　风险提示：结论受模型存在不确定性、数据质量、市场环境影响，本文不构成任何投资建议。 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开/陈凯畅 日期：2025-11-04

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