informer进行时间序列预测，用于量化分析python代码.rar

# informer_stock 探究利用informer进行时间序列预测，用于量化分析。实验以2011-01-01至2016- 01-01数据为训练集，2016-01-01至2018-01-01为验证集，2018-01-01至2023-01-01为测试集。Encoder部分输入前63天的数据，decoder部分我们希望根据前21日的数据预测后3日的收益率情况，采用的被解释变量为日收益率，解释变量为日、月、季度、半年、年标准化收益率、MACD_8_24、MACD_16_48、MACD_32_96等8个因子， 最终得到的品种平均IC值为0.0514。