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本文構(gòu)建了一種融合時(shí)序特征提取、圖結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)與宏觀狀態(tài)約束的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)選股框架。首先，通過Transformer編碼器捕捉個(gè)股量價(jià)數(shù)據(jù)的長期時(shí)序依賴，提取自適應(yīng)時(shí)間戳特征；其次，基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）構(gòu)建行業(yè)關(guān)聯(lián)圖與資金流向圖，解析行業(yè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的非線性關(guān)聯(lián)與資金交互網(wǎng)絡(luò)中的傳導(dǎo)效應(yīng)；最后，引入物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN），將宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)方程作為軟約束嵌入模型，實(shí)現(xiàn)宏觀信息對個(gè)股收益預(yù)測的信息映射。
　　多尺度Transformer模型(Multi-Transformer)。本文基于個(gè)股基本量價(jià)信息構(gòu)建出15個(gè)時(shí)序量價(jià)特征，在20日、40日及80日的尺度下，分別利用Transformer進(jìn)行時(shí)序信息處理，并引入門控融合層對三個(gè)不同尺度的信息進(jìn)行加權(quán)融合。經(jīng)回測，Multi-Transformer模型月IC均值10.95%，多頭組合年化收益率為32.88%，月均單邊換手率0.83X，10分組回測下因子多頭組合表現(xiàn)并不顯著，且除空頭組合外，其余組合分化程度不高，Transformer模型及量價(jià)時(shí)序信息在因子挖掘效果層面更多聚焦于空頭，具備進(jìn)一步提升空間。
　　個(gè)股關(guān)聯(lián)GAT模型（indcap-GAT）。本文從行業(yè)關(guān)聯(lián)及資金流向兩個(gè)角度進(jìn)行個(gè)股關(guān)聯(lián)信息的挖掘。首先基于申萬一級行業(yè)分類構(gòu)建行業(yè)關(guān)聯(lián)圖，并在行業(yè)關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上額外構(gòu)建跨行業(yè)邊；其次基于部分資金流特征相似性構(gòu)建資金流向相似邊，從而構(gòu)建資金圖，隨后兩者經(jīng)過GAT模型處。經(jīng)模型回測，indcap-GAT因子月均IC為8.77%，多頭組合年化收益率為32.77%，月均單邊換手率0.61X，整體來看，僅靠個(gè)股關(guān)聯(lián)信息訓(xùn)練出的indcap-GAT模型具備一定的選股效果，因子換手相較Multi-Transformer有顯著的降低。
　　宏觀狀態(tài)方程構(gòu)建與損失約束：本文從貨幣狀態(tài)以及利率調(diào)節(jié)狀態(tài)等角度構(gòu)建了關(guān)于宏觀狀態(tài)虛擬變量的宏觀狀態(tài)方程。并引入PINN（物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）損失函數(shù)中物理損失項(xiàng)，在最終的時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)模型中引入了宏觀狀態(tài)損失約束。經(jīng)過回測，PINN宏觀信息約束下的時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)模型（PINN-MTICG）因子月平均IC為11.41%，多頭組合年化收益37.51%，月均單邊換手率0.83X，因子表現(xiàn)相較于單獨(dú)信息輸入的Multi-Transformer與indcap-GAT模型均有所提升。且分組回測下，PINN-MTICG因子多空年化收益率44.67%，因子分組效果有所改善。
　　指數(shù)增強(qiáng)策略：PINN-MTICG模型滬深300指數(shù)增強(qiáng)策略年化超額收益率13.22%，近一個(gè)月、三個(gè)月、一年、三年超額收益率分別為5.53%、4.15%、24.56%以及8.83%；PINN-MTICG模型中證1000指數(shù)增強(qiáng)策略年化超額收益率16.96%，近一個(gè)月、三個(gè)月、一年、三年超額收益率分別為0.84%、3.59%、23.38%以及18.75%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：報(bào)告對應(yīng)的相關(guān)結(jié)論完全基于公開的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行算法構(gòu)建、統(tǒng)計(jì)以及計(jì)算，文中部分?jǐn)?shù)據(jù)有一定滯后性，同時(shí)也存在第三方數(shù)據(jù)提供不準(zhǔn)確或者缺失等風(fēng)險(xiǎn)；策略效果結(jié)論僅針對于回測區(qū)間得出，并不預(yù)示其未來表現(xiàn)，也不能保證未來的可持續(xù)性，亦不構(gòu)成投資收益的保證或投資建議。