因子選股系列專題報(bào)告：DFQ_FactorGCL，基于超圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間殘差對(duì)比學(xué)習(xí)的股票收益預(yù)測模型.pdf
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- 時(shí)間：2025/07/22
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本報(bào)告為因子選股系列專題，重點(diǎn)介紹了一種名為DFQ_FactorGCL的創(chuàng)新股票收益預(yù)測模型。該模型深度融合了超圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Hypergraph Convolutional Neural Network）與時(shí)間殘差對(duì)比學(xué)習(xí)（Temporal Residual Contrastive Learning）技術(shù)，旨在解決傳統(tǒng)量化因子模型在捕捉復(fù)雜非線性關(guān)系及時(shí)間序列依賴性方面的局限性。
研究核心在于利用超圖結(jié)構(gòu)建模股票間的高階關(guān)聯(lián)特征，并通過時(shí)間殘差對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)模型對(duì)時(shí)序動(dòng)態(tài)變化的感知能力。通過這一混合架構(gòu)，報(bào)告詳細(xì)闡述了模型在提升股票收益預(yù)測精度、優(yōu)化因子選股效果方面的具體應(yīng)用與實(shí)證分析，為量化投資提供了新的技術(shù)路徑和策略參考。
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