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可見性圖：可見性圖（Visibility Graph）是一種圖論模型，它將空間中的物體（例如：點、線段、多邊形）映射為圖中的結(jié)點和邊。在其拓展到時間序列分析領(lǐng)域后，可見性圖能夠高效地將時序數(shù)據(jù)（如價量數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，以提取時序數(shù)據(jù)中的有效信息。此圖結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)形式上體現(xiàn)為二維的整型矩陣，矩陣中的元素均為整數(shù)0或1，有效地降低了數(shù)據(jù)的冗余性，減少了后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中的過擬合現(xiàn)象，提升了模型的泛化能力。
　　可見性圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：本工作提出了基于Visibility Graph-CNN創(chuàng)新架構(gòu)的高效股價預(yù)測模型。首先，使用可見性圖算法模型對個股的歷史價量數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的特征提取，而后將提取得到的可見性圖送入特別設(shè)計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以進(jìn)一步提取價量特征，并與個股的未來走勢進(jìn)行建模，以實現(xiàn)對未來股價的預(yù)測。由于可見性圖是低維度的整型矩陣，因此本工作設(shè)計了一個參數(shù)量少、復(fù)雜度低的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其與未來股價進(jìn)行建模，進(jìn)一步減少了模型的過擬合情況，提升了模型在樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。
　　實證分析：本工作采用過往20日和60日價量數(shù)據(jù)分別構(gòu)建了兩個Visibility Graph-CNN模型，以實現(xiàn)對未來20個交易日截面上的個股進(jìn)行股價預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測的股價上漲概率將個股分為10檔，以此構(gòu)建多、空組合?；販y結(jié)果表明，兩個模型的因子在各大板塊當(dāng)中均取得了較為單調(diào)的分檔收益。在2020～2023年樣本外回測期間，20日模型因子在全市場的平均RankIC為5.39%，多頭年化收益率為10.35%，最大回撤率為17.85%，相比同期中證全指的超額年化收益率為9.57%；而60日模型因子在全市場的平均RankIC為5.61%，多頭年化收益率為10.24%，最大回撤率為19.51%，相比同期中證全指的超額年化收益率為9.61%；整體而言，20日模型和60日模型的表現(xiàn)差異不大。在細(xì)分板塊上，20日模型因子在中證500、中證1000、創(chuàng)業(yè)板上分別取得了6.41%、7.56%、8.79%的多頭年化收益率；而60日模型因子在中證500、中證1000、創(chuàng)業(yè)板上分別取得了4.83%、6.08%、11.79%的多頭年化收益率。
　　風(fēng)險提示：本專題報告所述模型用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，所得結(jié)論與規(guī)律在市場政策、環(huán)境變化時可能存在失效風(fēng)險；策略在市場結(jié)構(gòu)及交易行為的改變時有可能存在策略失效風(fēng)險;因量化模型不同，本報告提出的觀點可能與其他量化模型結(jié)論存在差異。