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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。