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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。