聚焦申万金工因子观察第14期:筹码分布图形,视觉大模型ViT在高维数据上的运用。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第6页 共11页 简单金融 成就梦想然后我们再看 KC 模型的结果,首先 IC 在 5%,与之前的 ViT 模型类似但略低一些,ICIR 在 0.426 也略低一些,相比 GBM 模型的残差 IC 维持在 3%附近,整体比单一的 K 线 ViT 模型要稍低,但体现出了增量信息的特征。如图 3 所示,无论是相比 GBM 模型,还是相比 GBM+ViT 的混合模型,KC 模型的残差 IC 累计持续向上,体现出持续的额外信息,这是筹码分布在图形上的贡献。
聚焦申万金工因子观察第14期:筹码分布图形,视觉大模型ViT在高维数据上的运用。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第6页 共11页 简单金融 成就梦想然后我们再看 KC 模型的结果,首先 IC 在 5%,与之前的 ViT 模型类似但略低一些,ICIR 在 0.426 也略低一些,相比 GBM 模型的残差 IC 维持在 3%附近,整体比单一的 K 线 ViT 模型要稍低,但体现出了增量信息的特征。如图 3 所示,无论是相比 GBM 模型,还是相比 GBM+ViT 的混合模型,KC 模型的残差 IC 累计持续向上,体现出持续的额外信息,这是筹码分布在图形上的贡献。
聚焦申万金工因子观察第14期:筹码分布图形,视觉大模型ViT在高维数据上的运用。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第6页 共11页 简单金融 成就梦想然后我们再看 KC 模型的结果,首先 IC 在 5%,与之前的 ViT 模型类似但略低一些,ICIR 在 0.426 也略低一些,相比 GBM 模型的残差 IC 维持在 3%附近,整体比单一的 K 线 ViT 模型要稍低,但体现出了增量信息的特征。如图 3 所示,无论是相比 GBM 模型,还是相比 GBM+ViT 的混合模型,KC 模型的残差 IC 累计持续向上,体现出持续的额外信息,这是筹码分布在图形上的贡献。核心数据:请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第6页 共11页 简单金融 成就梦想然后我们再看 KC 模型的结果,首先 IC 在 5%,与之前的 ViT 模型类似但略低一些,ICIR 在 0.426 也略低一些,相比 GBM 模型的残差 IC 维持在 3%附近,整体比单一的 K 线 ViT 模型要稍低,但体现出了增量信息的特征;请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第7页 共11页 简单金融 成就梦想图 4:KC 视觉模型和 GBM 模型多空(前 20%-后 20%)累计超额走势。
本报告由申万宏源发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。
适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了大模型、申万金工因子观察第14期等议题。