机器学习应用系列：PINN信息约束与时序截面双流网络选股模型.docx

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目 录

TOC\o1-2\h\z\u深度学习模型简介 1

TransFormer模型 1

图注意力网络（GAT）模型 3

物理信息神经网络（PINN）模型 5

时序模型：多尺度TransFormer模型 6

多尺度Transformer模型设定 6

多尺度Transformer时序模型回测效果 8

截面模型：基于行业关联图与资金流向图的GAT模型 10

行业关联图与资金流向图的构建 10

基于行业关联图与资金流向图的GAT模型回测结果 12

PINN神经网络宏观信息约束 15

宏观状态定义及宏观状态方程构建 15

PINN神经网络及选股模型约束 16

PINN宏观信息约束的时序截面双流模型测试 17

模型回测及指数增强策略 20

沪深300指数增强策略 20

中证1000指数增强策略 22

总结与展望 25

风险提示 25

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图 目 录

图1：PINN信息约束与时序截面双流网络结构图 1

图2：TransFormer网络结构 2

图3：图注意力机制示意 5

图4：节点信息聚合过程 5

图5：PINN网络结构 6

图6：时序编码模块架构：多尺度TransFormer 7

图7：多尺度Transformer因子IC 8

图8：多尺度Transformer因子分组-绝对净值 8

图9：多尺度TransFormer因子分组测试-相对净值 9

图10：多尺度Transformer因子多头分年度净值 10

图11：GAT个股关联信息编码结构 12

图12：Indcap-GAT因子IC 13

图13：Indcap-GAT因子分组-绝对净值 13

图14：indcap-GAT因子分组测试-相对净值 14

图15：indcap-GAT因子多头分年度净值 14

图16：MTICG因子IC 18

图17：PINN-MTICG因子IC 18

图18：MTICG因子分组测试-绝对净值 18

图19：PINN-MTICG因子分组测试-绝对净值 18

图20：MTICG因子分组测试-相对净值 19

图21：PINN-MTICG因子分组测试-相对净值 19

图22：MTICG因子分组测试-相对净值 19

图23：PINN-MTICG因子分组测试-相对净值 19

图24：MTICG沪深300指数增强表现 21

图25：MTICG沪深300指数增强相对净值 21

图26：PINN-MTICG沪深300指数增强表现 21

图27：PINN-MTICG沪深300指数增强相对净值 21

图28：PINN-MTICG沪深300指数增强表现（近一月） 22

图29：PINN-MTICG沪深300指数增强表现（近三月） 22

图30：PINN-MTICG沪深300指数增强表现（近一年） 22

图31：PINN-MTICG沪深300指数增强表现（近三年） 22

图32：MTICG中证1000指数增强表现 23

图33：MTICG中证1000指数增强相对净值 23

图34：PINN-MTICG中证1000指数增强表现 23

图35：PINN-MTICG中证1000指数增强相对净值 23

图36：PINN-MTICG中证1000指数增强表现（近一月） 24

图37：PINN-MTICG中证1000指数增强表现（近三月） 24

图38：PINN-MTICG中证1000指数增强表现（近一年） 24

图39：PINN-MTICG中证1000指数增强表现（近三年） 24

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表 目 录

表1：Multi-Transformer模型量价时序特征列表 7

表2：Multi-Transformer回测结果 8

表3：多尺度Transformer因子10分组表现 9

表4：多尺度Transformer因子多头分年度超额表现 10

表5：行业关联图及资金流向图构建特征 11

表6：Indcap-GAT因子回测结果 12

表7：indcap-GAT因子分组表现 13

表8：indcap-GAT因子多头分年度超额表现 14

表9：全A范围内因子测试 17

表10：PINN-MTICG与MTICG模型分年度超额表现 19

表