>> 華泰期貨-量化專題報告：深度學(xué)習(xí)模型系列(一)，基于擴(kuò)散圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CTA策略初探-250626
| 上傳日期： |
2025/6/27 |
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| 1431KB |
| 格式： |
pdf 共16頁 |
來源： |
華泰期貨 |
| 評級： |
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作者： |
高天越,李逸資,李光庭 |
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摘要
本文圍繞圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在期貨量化策略中的應(yīng)用進(jìn)行初步探討，以擴(kuò)散圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心建?？蚣埽瑢ι唐菲谪浭袌龆嗥贩N、強(qiáng)關(guān)系、高異質(zhì)性的特征進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表達(dá)，并構(gòu)建跨品種間的信息傳播機(jī)制。研究基于主力合約行情數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)輸入、引入時間步多尺度嵌入層與注意力機(jī)制，實現(xiàn)對未來價格漲跌的分類預(yù)測任務(wù)?；販y結(jié)果顯示，該模型在Top-K多空策略中具備一定的阿爾法捕捉能力，驗證了圖結(jié)構(gòu)在捕捉市場關(guān)聯(lián)性中的建模優(yōu)勢
核心觀點
1.期貨市場的圖結(jié)構(gòu)建模需求強(qiáng)烈：與傳統(tǒng)的截面因子截取方法相比，期貨市場中存在顯著的跨品種結(jié)構(gòu)性聯(lián)動，例如產(chǎn)業(yè)鏈上下游、跨期價差、資金流向等，適合借助圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行關(guān)聯(lián)建模。
2.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有天然的信息擴(kuò)散與聚合優(yōu)勢。模型能夠有效擴(kuò)散并編碼鄰接圖中的高階依賴信息；同時引入的多頭注意力機(jī)制增強(qiáng)了不同時間尺度與特征通道的建模能力。
3.實證驗證具備阿爾法能力：以近幾年主流商品合約數(shù)據(jù)為例，模型在Top-K多頭、空頭組合上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)截面策略，具備一定的超額收益獲取能力，尤其在波動增強(qiáng)的階段預(yù)測能力更為突出。
4.存在進(jìn)一步優(yōu)化空間：當(dāng)前策略仍基于單步分類決策，未來可融合價格幅度回歸目標(biāo)、引入品種屬性圖譜、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)結(jié)構(gòu)等方向進(jìn)一步提升策略泛化能力與實際交易性能
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