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admin 2024-09-22 05:38:13 1 抢沙发

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近年以来,美股的上涨主要是由股票回购、市场资金供应增加、估值的上升所导致,而不是由业绩增长所驱动。目前,全球股票与股票之间的估值差距已达到极端水平。

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投资者也会对个别股票和基金运用外推,认为好的表现或差的表现将会延续。投资者喜欢追逐过去的赢家,买入价格呈现上升趋势的股票。可是买入之后,这些赢家股票的表现可能并不好。

但考虑到这套框架在因子单元生成阶段使用的是RNN和ResNet模型,该模型只能学习个股自身历史序列的信息而忽略了股票之间的交互关系,而A股市场相似股票存在着一定程度的同涨同跌的同步效应,因此捕捉股票间交互作用显得尤为重要。为了克服RNN的这种缺陷,本文提出了一个RNN中嵌入自适应图的网络结构(称之为自适应时空图循环神经网络&ASTGNN)来进行因子挖掘任务。相较于RNN模型和传统的图模型,该网络结构优势主要在于:

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