【摘 要】
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在传统投资组合模型中，备选资产的预期超额收益率的预测误差将导致模型的投资绩效劣化。文章采用Transformer深度学习模型对备选资产的收益率进行预测，以提升预期收益率的准确度，进而提高投资组合模型的绩效。以中证800指数的成分股为备选资产，进行了72期投资，将实证结果与LSTM和SVR模型进行对比，验证了Transformer模型在提升预测准确度和提高投资组合模型绩效上的优越性。
【基金项目】
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国家重点研发计划专项课题（2017YFB1400701）； 中央财经大学新兴交叉学科建设项目；
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在传统投资组合模型中，备选资产的预期超额收益率的预测误差将导致模型的投资绩效劣化。文章采用Transformer深度学习模型对备选资产的收益率进行预测，以提升预期收益率的准确度，进而提高投资组合模型的绩效。以中证800指数的成分股为备选资产，进行了72期投资，将实证结果与LSTM和SVR模型进行对比，验证了Transformer模型在提升预测准确度和提高投资组合模型绩效上的优越性。
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