民生证券量化报告：基于可见性图嵌入的沪深300深度学习增强策略

报告摘要

本报告提出基于可见性图嵌入的沪深300深度学习增强策略，利用结构向量法提取图特征，结合两阶段注意力循环神经网络和跨资产注意力网络，实现日频选股因子IC均值0.16，多头组合年化超额收益95.6%，信息比率8.0，验证集准确率68%，精确率70%。

📋 核心要点(部分)

1. 可见性图原理
2. 结构向量法特征提取
3. 深度学习预测模块
4. 选股效果分析