[Table_StockName金Rpt融Typ工e]程专题报告DiffsFormer：基于扩散模型的因子增强框架——“学海拾珠”系列之一百八十五[T报a告b日le期_R：p20t2D4a-0t4e-1]8主要观点：[分Ta析bl师e_：Au严th佳or炜][Tabl本e_篇Su是m“m学a海ry拾]珠”系列第一百八十五篇，作者证明股票预测通常存执业证书号：S0010520070001在数据低信噪比（SNR）和数据同质化这两方面的数据稀缺问题，对准邮箱：yanjw@hazq.com确预测构成重大障碍。为了解决问题，本文作者引入扩散模型（DM）来生成具有Transformer架构（DiffsFormer）的股票因子。该框架主要借分析师：吴正宇助标签和行业信息来增强时间序列选股因子。此外，深入了解执业证书号：S0010522090001DiffsFormer各组件功能，并开发出几种新技术来提高模型的整体表现、邮箱：wuzy@hazq....