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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
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