量化研究系列报告之十六：探索股价动态关联，捕捉属性敏感的动量溢出
主要观点： 执业证书号：S0010522110001邮箱：luoyushan@hazq.com 分析师：严佳炜执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw@hazq.com ⚫二级市场的动量溢出效应，普遍存在却难以量化 在股票市场中，一家公司股价的变化可能影响与其关联的其他公司股价，即动量溢出效应普遍存在，但很多传统方法却很难精准量化这种传播。如图神经网络GCN、GAT虽然聚合了关联公司的信息，但忽略了属性的差异性，而关联公司之间的影响属性本身是非常敏感的。同时，传统方法多依赖预定义关系，这种关系是低频变化甚至是静态的，很难实时反映公司关系的变化。 ⚫DAM-GAT架构解决属性敏感与自动学习公司间的关联网络 本文构建了一种属性敏感且动态的图神经网络（DAM-GAT），来处理股票间属性敏感的动量溢出，并通过主动学习建立连接各个公司的动态关联网络。该模型结合高维张量在横截面捕捉特征的交互作用，通过GRU处理特征的时序依赖问题，通过引入门控机制来刻画公司间的属性敏感性，通过动态关系推断公司关系，既考虑了属性差异，又自动学习了节点间的潜在联系，整体超越传统GNN模型的局限性。 1.《加速换手因子：“适逢其时”的换手奥秘——量化研究系列 报告之十五》2024-03-19 2.《风格轮动三部曲：重构、探索和实践——量化研究系列报告 之十四》2023-12-19 ⚫DAM-GAT模型展现了一定的收益预测能力 通过DAM-GAT模型，以高频量价与以基本面为主的传统因子为输入预测的股票未来5日的收益因子𝒑𝒓𝒆𝒅𝟓𝒅在不同指数域的都有选股能力，尤其在中小市值股票中表现出色。2020-2023年，周频调仓模式下，𝑝𝑟𝑒𝑑5𝑑因子在全域的Rank IC为6.8%，ICIR为7.39，IC周胜率88.2%，费后多空年化超额41.09%，多头年化收益24.11%，较全A等权的超额13.43%，连续4年均取得了显著正超额。从指增策略的表现看，基于𝑝𝑟𝑒𝑑5𝑑的指增策略在沪深300、中证500、中证1000、国证2000的年度超额分别为5.17%、8.55%、12.08%和11.08%。 3.《PB之变：精细分拆，新生华彩——量化研究系列报告之十三》2023-12-20 4.《收益和波动共舞：非对称性理论蕴含的alpha——量化研究系列报告之十二》2023-09-11 5.ChatGPT与研报文本情绪的碰撞——量化研究系列报告之十一》2023-08-14 6.《股价和资金流间的引力和斥力——量化基本面系列报告之十》2023-06-12 ⚫风险提示 量化模型基于历史数据，过去的回测业绩不代表未来；量化模型本身存在失效的风险。 正文目录 1动量溢出效应，普遍存在却难以量化............................................................................................................................52特征驱动下的动量溢出模型..........................................................................................................................................62.1特征高维融合捕捉非线性的特征交互效应............................................................................................................62.2序列嵌入：时序特征的提取.................................................................................................................................82.3属性敏感的动量溢出网络图...............................................................................................................................102.3.1如何设计恰当的网络来处理属性敏感的动量溢出效应........................................................................112.3.2如何找到一种恰当的关系以描述存在动量溢出效应的公司对？..........................................................122.4动态模拟动量溢出的股价预测网络（DAM-GAT）............................................................................................153DAM-GAT模型的性能评估........................................................................................................................................163.1多频特征融合与公司关系网络............................................................................................................................163.2模型参数设置概览与训练效率............................................................................................................................183.3探索特征融合与属性溢出图的有效性.................................................................................................................203.3.1“特征融合”模块的测试结果................................................................................................................203.3.2“属性溢出图”模块的测试结果.............................................................................................................213.3.3衍生探索：任务类别与输入的影响......................................................................................................234DAM-GAT模型的收益预测能力.................................................................................................................................264.1𝒑𝒓𝒆𝒅𝟓𝒅因子在全域的表现..................................................................................................................................264.2𝒑𝒓𝒆𝒅𝟓𝒅因子在不同指数域的边际贡献................................................................................................................275总结...........................................................................................................................................................................30风险提示：.....................................................................................................................................................................30 图表目录 图表1关联公司的属性敏感性...............................................................................................................................................................................5图表2GCN与GAT的要点....................................................................................................................................................................................6图表3考虑属性敏感的动量溢出的股价趋势预测流程图............................................................................................................................6图表4特征简单拼接与拼接&交互作用.............................................................................................................................................................7图表5交互特征的生成过程...................................................................................................................................................................................8图表6特征融合+序列嵌入流程图...........................................................................................................................................
