トランスフォーマーによるサンプル固有の特徴選択はエレガントに聞こえる。しかし、クオンツの世界では、特徴選択が複雑になればなるほど、シグナルではなくノイズを学習してしまう傾向が強くなる。シンプルで安定した特徴セットは、サンプルごとに変化する適応型よりもほぼ常に優れる。