【华泰金工】人工智能42：图神经网络选股与qlib实践.pdf

本篇文章介绍了华泰金工基于图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）和QLib平台实现的选股策略研究。文章首先介绍了GNN的基本概念和原理，特别是GNN的适用场景和优势，即可以处理复杂非线性的关系和模式，可以结合节点嵌入和属性特征进行深度学习和预测。然后文章介绍了股票市场中的投资策略和指标，如技术指标和基本面指标，以及如何用GNN建模和优化。

接下来，文章详细介绍了QLib平台的特点和功能，以及如何将GNN和QLib结合起来进行选股实战。文章描述了一系列的实验和结果，例如基于GNN的节点分类和链接预测模型，以及基于QLib的数据处理和回测模块。文章指出，GNN可以有效地捕捉股票市场中不同股票之间的关联和影响，能够提高选股的准确率和收益率，但也需要合理的数据和参数调整来避免过拟合和欠拟合问题。

总的来说，本篇文章介绍了一种新的选股策略，即基于GNN和QLib的深度学习和回测框架。这种策略有一定的理论基础和实践经验，并具有一定的创新性和应用价值。然而，这种策略也面临着一系列的挑战和限制，例如数据稀疏性、模型复杂度、交易成本等问题。因此，这种策略需要进一步的研究和改进，才能够在实际股票投资中得到更好的效果和表现。