【东方金工·说深度】第11期：自适应时空图网络周频alpha模型

东方金工研究 · 公众号 · · 2024-09-03 08:36

正文

尊敬的各位投资者，

从今年开始，我们将举办一系列关于量化研究的线上会议。在“ 说深度 ”这个系列的会议中我们将通过 汇报深度专题研究报告 的形式，深入探索量化研究的前沿与应用，包括深度学习、多因子及指数增强、主动量化、行业轮动、基金评价、FOF、可转债等各个维度，希望能为您带来启发与思考。

我们相信，通过参加这个系列的会议，您将能够深入了解我们团队在量化研究方向的最新动态，拓宽您的知识视野，为您的研究和投资赋能。

欢迎各位投资者 扫码或者联系研究员/对口销售报名 参会，期待与您一同探索量化研究的精彩世界！

谢谢您的关注与支持！

核心观点

本文提出了一个RNN中嵌入自适应图的网络结构（ASTGNN）来进行因子挖掘任务。这种新的网络结构能够同时对时间和空间信息进行挖掘，既能考虑到时间维度上个股特征演化关系，又能兼顾空间截面上所有个股的交互作用。
基于ASTGNN模型在各个数据集上进行因子挖掘然后非线性加权所得打分2018年以来在中证全指、沪深300、中证500、中证1000四个指数上十日RankIC均值分别为16.00%、10.50%、12.30%、15.27%，分五组top组年化超额分别为46.11%、27.92%、25.28%、34.44%。相较于基准模型，各宽基指数股票池上新模型生成因子的选股效果均有明显提升。
本文生成因子也可以直接应用于指数增强策略，在各宽基指数上均能获得显著的超额收益，在成分股不低于80%限制、周单边换手率约束为20%约束下，2018年以来，新模型打分在沪深300、中证500和中证1000增强策略上年化超额收益率分别为16.59%、22.32%和31.12% 。

风险提示

量化模型基于历史数据分析，未来存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。
极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。

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