因子选股系列之一〇一：自适应时空图网络周频alpha模型
⚫ 本文提出了一个 RNN 中嵌入自适应图的网络结构（ ASTGNN）来进行因子挖掘任 这种新的网络结构 能够同时对时间和空间信息进行挖掘 ，既能考虑到时间维度 上个股特征演化关系，又能兼顾空间截面上所有个股的交互作用。
报告摘要
⚫ 本文提出了一个 RNN 中嵌入自适应图的网络结构（ ASTGNN）来进行因子挖掘任 这种新的网络结构 能够同时对时间和空间信息进行挖掘 ，既能考虑到时间维度 上个股特征演化关系，又能兼顾空间截面上所有个股的交互作用。
报告信息
- 文件全名
- 《因子选股系列之一〇一：自适应时空图网络周频alpha模型-20240228-东方证券-19页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- 各数据集上生成单因子的相关性均在 85%~95%之间，相对较高，说明两个模型在各
- RankIC 均值分别为 16.00%、10.50%、12.30%、15.27%和 14.27%、9.68%、
- 10.32%、12.99%，top 组年化超额分别为 46.11%、27.92%、25.28%、34.44%和
- 37.19%、27.28%、21.91%、27.48%。
- 额收益，在成分股不低于 80%限制、周单边换手率约束为 20%约束下，2018 年以
- 核心议题
常见问题
《因子选股系列之一〇一：自适应时空图网络周频alpha模型》主要包含哪些内容?
⚫ 本文提出了一个 RNN 中嵌入自适应图的网络结构（ ASTGNN）来进行因子挖掘任 这种新的网络结构 能够同时对时间和空间信息进行挖掘 ，既能考虑到时间维度 上个股特征演化关系，又能兼顾空间截面上所有个股的交互作用。核心数据:各数据集上生成单因子的相关性均在 85%~95%之间，相对较高，说明两个模型在各;RankIC 均值分别为 16.00%、10.50%、12.30%、15.27%和 14.27%、9.68%、;10.32%、12.99%，top 组年化超额分别为 46.11%、27.92%、25.28%、34.44%和。
这份报告由哪家机构发布?
本报告由东方证券发布,发布于 2024 年。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2024 年,全文约 19。
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这份报告适合哪些读者?
适合投资人、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了沪深等议题。
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