全球经济复杂系统分析框架和《周期破局》系列短视频策划

本文探讨了AI量化投资建模中损失函数的优化问题。针对前期单纯使用软化F1损失函数导致模型仅学习噪声的问题，作者提出了一种融合损失函数方案：将软化F1损失与加权交叉熵损失相结合，并引入类别权重处理数据不平衡。实验发现正负样本权重设置对模型性能影响显著，1:1.2的权重比例效果优于极端悬殊的设置。通过调整样本量和权重比例，模型在6000样本规模下展现出较好的收敛趋势，为后续扩展到更大规模数据集奠定了基

本文分享了AI量化投研中模型训练的意外发现：虽然损失函数表现不佳，但模型在精确度和召回率上取得了突破性结果（最高精确度70.77%）。作者提出三个关键发现：1）当前训练模式具有潜力；2）F1分值已接近目标方向；3）样本权重设置是精细平衡过程。文章重点探讨了两种优化方法：将盈亏比融入损失函数（通过调整正负样本权重），以及直接优化F1分数（采用软化F1计算和加权交叉熵相结合的策略）。最后提出了复合损失

本文记录了AI量化投研建模过程中遇到的问题及优化过程。针对训练失败现象，作者从数据不平衡（正负样本比例92.8%:7.2%）入手，尝试了欠采样、样本加权（正样本权重14.6倍）等方法，但模型仍出现验证集准确率虚高（93.56%）、无法识别正样本的问题。实验显示：1）单纯提高正样本权重会导致模型预测全负；2）调整dropout正则化后，模型仍无法有效学习正样本特征。最终训练曲线呈现发散状态，表明当前

本文总结了基于Swin Transformer模型的AI量化投研建模失败案例。两次训练（5000+和3800+样本）均显示训练损失下降但验证集完全不收敛，模型未能学到有效特征。原因分析包括：1）数据质量问题（特征-标签关联弱/噪声大）；2）模型架构不匹配（896×896输入可能过大）；3）训练策略问题（学习率/批量大小不当）；4）模型过复杂且正则化不足。修正方案着重调整正则化参数（drop_rat

本文介绍了基于Swin Transformer的AI量化投资建模过程。研究团队已完成数据准备（包含多周期K线图和交易结果），选用Swin Transformer网络结构进行建模。数据预处理中发现需对图像和标签进行标准化处理以避免梯度爆炸，但样本数据量已达600GB以上，存储空间面临挑战。在模型训练阶段，采用四合一目标（收益、最大收益、回撤风险、持有期）进行训练，结果显示损失函数下降有限（从1.07