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　　谈及量化策略的持续迭代，杨志武分享了三个主要方向：一是不断挖掘新的数据源与阿尔法因子，例如利用高频数据、另类数据，寻找新的超额收益信息；二是紧跟信息技术进步的步伐，探索将前沿模型应用于投资，如从GRU（ 门控循环单元 ）到Transformer（一种基于 自注意力机制 的深度学习架构），再到探索大模型的应用潜力；三是持续学习优秀的投资理念并将其模型化，例如将自上而下的大类资产配置、行业轮动、风格轮动等理念系统性地融入量化框架。