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PCA 的成分有正有负，你没法把 PC1 读成『40% 科技 + 30% 消费』——因为它允许负载荷，本质是方差最大的正交方向，不是构成。NMF 强制 W、H 全非负，分解出的每个基就是一个可加的『主题』，每个资产是这些主题的非负叠加，读起来像占比。合成实验：12 个资产由 3 个非负时间主题混合而成，NMF 乘法更新 400 次把重构误差从随机初值压到 2.536，还原的时间基激活与真实基相关 0.82~0.92、权重矩阵相关 0.80~0.91；PCA 拿同样数据，58.3% 的载荷是负的，PC1 根本没法解释成资产构成。秩选择靠误差肘部：K 从 1→2→3 时误差 17.48→10.98→2.52 断崖下跌，K=3 之后拐平（2.52→2.51→2.30）精确对上真实秩。纯 numpy 实现 Lee-Seung 乘法更新，拆穿 NMF 唯一解/成分自动对齐/负值数据也能用/秩越大越好/基一定有金融意义五类陷阱（中阶）。

N-BEATS 是 2019 年 M4 竞赛冠军——一个既没有卷积、也没有注意力、甚至没有 RNN 的纯残差网络，却把当时所有时序模型按在地上摩擦。它的秘密是「栈 + 残差 + 可学习基函数展开」：每个栈把输入同时做 backcast(拟合已知)与 forecast(外推未知)，残差层层传给下一栈。本文用自洽合成模型从零复现其机制，给出多步预测、95% 区间与对基线的 RMSE 对比，并诚实指出它在一步预测上打不过随机游走，附完整 Python 与六类真实陷阱。

TFT（Temporal Fusion Transformer，Lim 等 2020）是少有的「既用 Transformer 注意力、又刻意追求可解释」的时序模型。它靠三道门控——变量选择网络(VSN)、时序注意力(TIA)、门控残差——把「哪几个变量重要、过去哪段历史重要、线性还是非线性重要」全部量化出来。本文用自洽合成模型从零复现这三步，给出变量选择 265× 信噪比、多变量融合 SMAPE 比单变量低 43.7% 的实算结果，并诚实指出注意力可解释性的边界，附完整 Python 与六类真实陷阱。

把注意力机制从 NLP 搬进多因子选股：用特征级自注意力让模型自己决定看哪些因子，再门控加权出 1 维注意力因子。合成里门控因子 OOS R²=0.59 远超等权平均 0.15（高阶）。

注意力权重只告诉你模型「看了哪里」，不等于「哪里重要」。本文用纯 numpy 搭一个小的特征级自注意力收益预测器，故意只让一个特征携带信号，对比注意力权重与 Integrated Gradients 特征归因——后者能精确锁定真正驱动预测的因子，并给出归因的实战边界。

机器学习选股模型往往是个黑箱——你拿到一个高夏普的策略，却说不清它到底在押注什么因子。SHAP 用博弈论的 Shapley 值把模型的每一次预测拆解到每个因子头上，既能做全局因子筛选，也能解释单笔交易。本文从零实现蒙特卡洛 Shapley 值估计，并用真实图表展示全局重要性、摘要蜂群图、依赖图与瀑布图。