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本篇報(bào)告采用屬性敏感的圖注意力網(wǎng)絡(luò)解決通過動(dòng)量溢出效應(yīng)預(yù)測(cè)股票走勢(shì)的兩個(gè)問題：（1）如何設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)來處理屬性敏感的動(dòng)量溢出效應(yīng)；（2）如何找到一種恰當(dāng)?shù)膭?dòng)態(tài)關(guān)系建模公司間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。
　　二級(jí)市場(chǎng)的動(dòng)量溢出效應(yīng)，普遍存在卻難以量化
　　在股票市場(chǎng)中，一家公司股價(jià)的變化可能影響與其關(guān)聯(lián)的其他公司股價(jià)，即動(dòng)量溢出效應(yīng)普遍存在，但很多傳統(tǒng)方法卻很難精準(zhǔn)量化這種傳播。如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GCN、GAT雖然聚合了關(guān)聯(lián)公司的信息，但忽略了屬性的差異性，而關(guān)聯(lián)公司之間的影響屬性本身是非常敏感的。同時(shí)，傳統(tǒng)方法多依賴預(yù)定義關(guān)系，這種關(guān)系是低頻變化甚至是靜態(tài)的，很難實(shí)時(shí)反映公司關(guān)系的變化。
　　 DAM-GAT架構(gòu)解決屬性敏感與自動(dòng)學(xué)習(xí)公司間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
　　本文構(gòu)建了一種屬性敏感且動(dòng)態(tài)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DAM-GAT），來處理股票間屬性敏感的動(dòng)量溢出，并通過主動(dòng)學(xué)習(xí)建立連接各個(gè)公司的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。該模型結(jié)合高維張量在橫截面捕捉特征的交互作用，通過GRU處理特征的時(shí)序依賴問題，通過引入門控機(jī)制來刻畫公司間的屬性敏感性，通過動(dòng)態(tài)關(guān)系推斷公司關(guān)系，既考慮了屬性差異，又自動(dòng)學(xué)習(xí)了節(jié)點(diǎn)間的潛在聯(lián)系，整體超越傳統(tǒng)GNN模型的局限性。
　　 DAM-GAT模型展現(xiàn)了一定的收益預(yù)測(cè)能力
　　通過DAM-GAT模型，以高頻量?jī)r(jià)與以基本面為主的傳統(tǒng)因子為輸入預(yù)測(cè)的股票未來5日的收益因子在不同指數(shù)域的都有選股能力，尤其在中小市值股票中表現(xiàn)出色。2020-2023年，周頻調(diào)倉(cāng)模式下，5因子在全域的Rank IC為6.8%，ICIR為7.39，IC周勝率88.2%，費(fèi)后多空年化超額41.09%，多頭年化收益24.11%，較全A等權(quán)的超額13.43%，連續(xù)4年均取得了顯著正超額。從指增策略的表現(xiàn)看，基于5的指增策略在滬深300、中證500、中證1000、國(guó)證2000的年度超額分別為5.17%、8.55%、12.08%和11.08%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　量化模型基于歷史數(shù)據(jù)，過去的回測(cè)業(yè)績(jī)不代表未來；量化模型本身存在失效的風(fēng)險(xiǎn)。