QuantML-Qlib Model | 复现DeepSeek核心结构用于选股

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在之前的文章中，我们分别介绍了DeepSeek核心结构MOE以及MLA，以及如何将其融入QuantML-Qlib框架用于选股。 QuantML-Qlib开发版 | MoE混合专家系统用于提升Transformer表现【附代码】 QuantML-Qlib重磅更新：DeepSeek核心模型结构用于选股 QuantML-Qlib Model | DeepSeek开源FlashMLA结构用于选股 本文我们将MOE以及MLA结构进行结合：一方面采用改进型多头注意力机制（MLA），通过智能参数压缩和混合位置编码策略，使模型能更精准捕捉市场波动规律；另一方面引入专家决策系统（MoE），让多个专业子模型自主竞争，仅激活最优专家进行预测，大幅提升计算效率。该架构特别针对金融数据特性进行优化，包括处理突发数据缺失的填充策略、控制参数更新幅度的梯度裁剪技术，以及聚焦最新市场状态的预测机制。 核心架构解析 2.1 多层级特征处理框架 模型采用三级处理结构：基 ………………………………