行业研究报告

华泰证券金工深度研究:分析师共同覆盖因子与图神经网络应用

2022-07金融投资31华泰证券

本报告基于A股市场,构建分析师共同覆盖关联动量因子CF_RET,有效捕捉股票间领先滞后效应;并融入图神经网络(GAT),提升量价因子合成效果。回测期2015至2022年,累计RankIC表现优异。

报告摘要

本报告基于A股市场,构建分析师共同覆盖关联动量因子CF_RET,有效捕捉股票间领先滞后效应;并融入图神经网络(GAT),提升量价因子合成效果。回测期2015至2022年,累计RankIC表现优异。

核心要点

  1. 分析师共同覆盖的关联动量因子
  2. 图神经网络模型构建
  3. 实证分析

报告信息

文件全名
金工深度研究:分析师共同覆盖因子和图神经网络-华泰证券
适合读者
研究员量化投资者金融分析师
核心数据
  1. 31页,2015/4/1,2022/6/30
核心议题
金融投资图神经网络

常见问题

《华泰证券金工深度研究:分析师共同覆盖因子与图神经网络应用》主要包含哪些内容?

本报告基于A股市场,构建分析师共同覆盖关联动量因子CF_RET,有效捕捉股票间领先滞后效应;并融入图神经网络(GAT),提升量价因子合成效果。回测期2015至2022年,累计RankIC表现优异。核心数据:31页,2015/4/1,2022/6/30。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由华泰证券发布,发布于 2022 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2022 年,全文约 31。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合研究员、量化投资者、金融分析师等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、图神经网络等议题。

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