基于Transformer架构的指数期权时间序列预测系统设计与实现

系统功能与作用说明

本系统旨在利用Transformer深度学习架构对指数期权的时间序列数据进行建模与预测。通过捕捉金融市场中的非线性关系和长程依赖特性，系统能够为交易决策提供量化支持。核心功能包括多维度特征工程、时序数据预处理、Transformer模型构建、训练验证流程以及预测结果输出。该系统主要应用于期权定价分析、波动率预测和套利策略生成等场景，帮助投资者在复杂市场环境中获取超额收益。

金融时间序列特征工程

基础特征构造

指数期权数据包含行权价格、到期时间、隐含波动率等关键要素。首先构建以下基础特征：

• 对数收益率序列
• 历史波动率（20日滚动标准差）
• 量价比指标
• Greeks参数（Delta/Gamma/Vega）
• 期限结构特征

importpandasaspdimportnumpyasnpdefcreate_features(df):"""构建金融时间序列特征"""# 对数收益率df['log_return']=np.log(df['close']/df['close'].shift(1))# 20日波动率df['vol_20d']=df['log_return'].rolling(20).std()# 量价比df['volume_price_ratio']=df['volume']/(df['close']*1e6)# 计算Greeks参数（示例简化版）df['delta']=np.sin(df['strike_price']*0.1)df['gamma']=np.abs(np.cos(df['strike_price']*0.05))# 期限结构特征df['maturity_days']=(df['expiration']-df.index).dt.days df['time_decay']=1/np.sqrt(df['maturity_days'])returndf.dropna()

高级特征提取

使用滑动窗口技术提取统计特征：

• 移动平均线交叉信号
• RSI相对强弱指数
• Bollinger Bands带宽
• MACD柱状图
• 成交量加权价格(VWAP)

defadvanced_features(df,window=20):"""高级特征提取"""# 移动平均交叉df['ma_short']=df['close'].rolling(window).mean()df['ma_long']=df['close'].rolling(2*window).mean()df['ma_cross']=df['ma_short']-df['ma_long']# RSI计算delta=df['close'].diff()gain=delta.where(delta>0,0)loss=-delta.where(delta<0,0)avg_gain=gain.rolling(window).mean()avg_loss=loss.rolling(window).mean()df['rsi']=100-(100/(1+avg_gain/avg_loss))# Bollinger Bandsdf['bb_mid']=df['close'].rolling(window).mean()df['bb_std']=df['close'].rolling(window).std()df['bb_width']=(df['bb_mid']+2*df['bb_std'])-(df['bb_mid']-2*df['bb_std'])returndf

Transformer模型架构设计

编码器层结构

采用多层堆叠的Transformer编码器结构，每层包含：

• 多头自注意力机制（8个头）
• 前馈神经网络（隐藏层维度2048）
• 残差连接与层归一化
• 可学习的 positional encoding

importtorchimporttorch.nnasnnclassFinancialTransformerEncoder(nn.Module):def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_layers=6,dim_feedforward=2048):super().__init__()encoder_layer=nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model,nhead=nhead,dim_feedforward=dim_feedforward,batch_first=True)self.transformer_encoder=nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers=num_layers)self.positional_encoding=self._generate_positional_encoding(d_model,max_len=1024)def_generate_positional_encoding(self,d_model,max_len):pos_encoding=torch.zeros(max_len,d_model)position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term=torch.exp(torch.arange(0,d_model,2).float()*(-np.log(10000.0)/d_model))pos_encoding[:,0::2]=torch.sin(position*div_term)pos_encoding[:,1::2]=torch.cos(position*div_term)returnpos_encoding.unsqueeze(0)defforward(self,src):src=src+self.positional_encoding[:,:src.size(1)]returnself.transformer_encoder(src)

多模态特征融合

整合基本面数据与技术指标：

• 宏观经济指标（GDP增长率、CPI）
• 行业景气度数据
• 新闻情绪分析向量
• 另类数据（卫星图像、供应链数据）

classMultiModalFusion(nn.Module):def__init__(self,feature_dims,fusion_dim=768):super().__init__()self.projections=nn.ModuleDict({'technical':nn.Linear(feature_dims['technical'],fusion_dim),'fundamental':nn.Linear(feature_dims['fundamental'],fusion_dim//2),'news':nn.Linear(feature_dims['news'],fusion_dim//4)})self.fusion_layer=nn.TransformerDecoderLayer(d_model=fusion_dim,nhead=4)defforward(self,technical,fundamental,news):# 特征投影到统一空间proj_tech=self.projections.technical(technical)proj_fund=self.projections.fundamental(fundamental)proj_news=self.projections.news(news)# 跨模态注意力融合fused=self.fusion_layer(proj_tech.unsqueeze(1),torch.cat([proj_fund.unsqueeze(1),proj_news.unsqueeze(1)],dim=1))returnfused.squeeze(1)

数据处理流水线

时序数据标准化

采用分层标准化策略：

• 截面标准化（按时间点）
• 时序标准化（滚动窗口）
• 分位数归一化
• 对抗性数据增强

classTimeSeriesScaler:def__init__(self,window_size=60,quantile_levels=[0.1,0.9]):self.window_size=window_size self.quantile_levels=quantile_levelsdefadaptive_scale(self,series):"""自适应时序标准化"""# 滚动窗口统计量rolling_mean=series.rolling(window=self.window_size).mean()rolling_std=series.rolling(window=self.window_size).std()# 分位数变换lower_q=series.rolling(window=self.window_size).quantile(self.quantile_levels[0])upper_q=series.rolling(window=self.window_size).quantile(self.quantile_levels[1])# 标准化处理scaled=(series-rolling_mean)/(upper_q-lower_q)returnscaled.fillna(method='bfill')

数据集构建策略

创建多层次数据集：

• 日内分钟级数据（预测未来1小时）
• 日线数据（预测次日收盘价）
• 周线数据（预测下周波动率）
• 事件驱动型数据集（财报发布前后）

defcreate_sequence_dataset(df,sequence_length=60,prediction_horizon=1):"""构建时序预测数据集"""features=df.columns.tolist()target='next_close'ifprediction_horizon==1elsef'future_{prediction_horizon}d'X,y=[],[]foriinrange(len(df)-sequence_length-prediction_horizon+1):# 输入序列seq=df.iloc[i:i+sequence_length][features].values# 目标值target_val=df.iloc[i+sequence_length:i+sequence_length+prediction_horizon][target].mean()X.append(seq)y.append(target_val)returntorch.tensor(X,dtype=torch.float32),torch.tensor(y,dtype=torch.float32)

模型训练与验证

损失函数设计

组合多种损失函数：

• MSE损失（回归任务）
• Huber损失（鲁棒回归）
• Quantile Loss（分位数预测）
• Contrastive Loss（表征学习）

classCompositeLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=0.7,beta=0.2,gamma=0.1,quantile_levels=[0.25,0.5,0.75]):super().__init__()self.alpha=alpha# MSE权重self.beta=beta# Huber权重self.gamma=gamma# Quantile权重self.quantile_levels=quantile_levelsdefforward(self,pred,true):# MSE损失mse_loss=nn.MSELoss()(pred,true)# Huber损失huber_loss=nn.SmoothL1Loss()(pred,true)# 分位数损失quantile_losses=[]forqinself.quantile_levels:errors=true-pred quantile_loss=torch.max(q*errors,(q-1)*errors).mean()quantile_losses.append(quantile_loss)total_quantile_loss=sum(quantile_losses)/len(quantile_losses)# 综合损失total_loss=self.alpha*mse_loss+self.beta*huber_loss+self.gamma*total_quantile_lossreturntotal_loss

验证策略

实施严格验证方案：

• 时间序列交叉验证（Rolling Window CV）
• 对抗验证（Adversarial Validation）
• 先导测试（Walk-Forward Validation）
• 经济意义检验（Economic Significance Test）

classTimeSeriesCrossValidator:def__init__(self,n_splits=5,test_size=0.2,lookback=365):self.n_splits=n_splits self.test_size=test_size self.lookback=lookbackdefsplit(self,dates):"""时间序列分割"""split_points=[int(len(dates)*(1-self.test_size*(i+1)/self.n_splits))foriinrange(self.n_splits)]forstartinsplit_points:train_end=start+int(len(dates)*self.test_size)yielddates[:start],dates[start:train_end],dates[train_end:]

风险控制模块

预测不确定性估计

采用多种方法量化预测置信度：

• Monte Carlo Dropout
• Deep Ensembles
• Conformal Prediction
• 不确定性感知注意力机制

classUncertaintyEstimator:def__init__(self,model,num_samples=50):self.model=model self.num_samples=num_samplesdefmonte_carlo_predict(self,x):"""蒙特卡洛预测"""self.model.train()# 启用Dropoutwithtorch.no_grad():predictions=[self.model(x)for_inrange(self.num_samples)]predictions=torch.stack(predictions)mean=predictions.mean(dim=0)std=predictions.std(dim=0)returnmean,std

动态仓位管理

根据预测不确定性调整仓位：

• Kelly Criterion优化
• Volatility Targeting
• Risk Parity配置
• Black-Litterman模型集成

classPositionSizing:def__init__(self,risk_free_rate=0.02,confidence_level=0.95):self.risk_free_rate=risk_free_rate self.confidence_level=confidence_leveldefkelly_criterion(self,expected_return,volatility):"""凯利公式计算最优仓位"""edge=(expected_return-self.risk_free_rate)/volatilityreturnmin(edge,0.2)# 限制最大仓位比例defvolatility_targeting(self,current_vol,target_vol=0.15):"""波动率目标仓位管理"""returnmin(target_vol/current_vol,2.0)# 杠杆上限2倍