Crossformer 跨变量预测：用维度分段注意力建模变量交互
多资产预测里最容易被漏掉的信息，是『变量之间怎么互相带动』——大多数时序 Transformer 把每个变量单独摊平，只在时间轴上做注意力，跨变量的联动全靠模型自己隐式脑补。Crossformer（Zhang & Yan, ICLR 2023）明确把注意力拆成两段：先在时间轴上分段（DSW，维度分段嵌入）压缩局部形态，再用两阶段注意力（TSA）分别在时间段之间、变量维度之间显式建模。本文用纯 numpy 从零拆解『分段嵌入 + 跨时间 + 跨变量』的两阶段结构，在 6 资产共享隐因子的合成序列上诚实实测：跨变量注意力把单步预测 R² 从朴素持平的 0.356 抬到 0.366——增益真实但微小，并拆穿维度注意力万能/跨变量必优/分段无损/关联=因果/直接落地五类真实陷阱（中阶）。