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金融工程|专题报告
DFQ-FactorGCL
DFQ-FactorGCL:基于超图卷积神经网络和时间残差对比学习的股票收益预测模型
——因子选股系列之一一七
研究结论
HIST模型的回顾与不足
l为克服传统时序预测模型忽视股票间横截面关系、泛化能力不足的问题,HIST模型创新性地引入股票截面交互机制,采用级联残差结构模拟投资者“先行业、后风格、再个股”的分析逻辑,分阶段提取预定义概念、隐藏概念与个股特质信息,提升模型的可解释性与稳定性。但该模型仍存在不足:(1)隐藏概念构建机制粗糙;
(2)关联权重计算生成失真;(3)概念信息聚合缺乏结构化传播机制;(4)个股残
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