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      PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf

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      • 時(shí)間:2025/04/10
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      PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析。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(guò) Transformer編碼器捕捉個(gè)股量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期時(shí)序 依賴(lài),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(xiàn)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(duì)個(gè)股收益預(yù)測(cè)的信息映射。

      多尺度 Transformer 模型(Multi-Transformer)。本文基于個(gè)股基本量?jī)r(jià)信息 構(gòu)建出 15 個(gè)時(shí)序量?jī)r(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(mén)控融合層對(duì)三個(gè)不同尺度的信息進(jìn) 行加權(quán)融合。經(jīng)回測(cè),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(cè)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?jī)r(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(wàn)一級(jí)行業(yè)分類(lèi)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(guò) GAT 模型處。經(jīng)模型回測(cè), 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(lái)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?yè)p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(guò)回測(cè),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(cè)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%。

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      PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第1頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第2頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第3頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第4頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第5頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第6頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第7頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第8頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第9頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第10頁(yè) PINN信息約束與時(shí)序截面雙流網(wǎng)絡(luò)選股模型分析.pdf第11頁(yè)
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