图神经网络进阶选股：残差结构与板块因子驱动

本文主要探讨了2022年4月11日发布的华泰证券金工深度研究报告——《图神经网络选股的进阶之路》。该报告聚焦于利用图神经网络（GNN）改进股票投资策略，特别是在股票选择和组合优化中的应用。报告由林晓明、李子钰和何康三位研究员合作完成，他们关注的是如何通过残差网络结构来增强图神经网络在选股中的性能。 首先，图神经网络的核心优势在于它能捕捉资产间的复杂相互关系，突破了传统量化策略中资产独立处理的假设。报告通过构建基于周频换仓的中证500指数增强策略，展示了GNN在学习股票间行业板块和因子关联方面的能力。引入残差结构后，模型能够分解预测收益，分别考虑股票间行业板块关联解释的收益、股票间因子关联解释的收益以及特异性收益，从而提升模型的解释能力和预测准确性。 回测结果显示，使用加权和等权MSE作为损失函数的图神经网络策略，在2011年1月至2022年3月的回测期内，年化超额收益率分别为16.17%和14.19%，信息比率分别为2.14和2.43，这表明策略具有较高的收益与风险调整后的回报。对比XGBoost模型，图神经网络的日度超额收益率相关度较低，但等权配置策略的年化超额收益率提升至16.60%，信息比率进一步提高至2.94，显示出GNN模型在量化投资中的独特价值。 报告还指出，图神经网络作为深度学习领域的热点，已经吸引了量化投资研究界的广泛关注。IBM日本研究院、Bloomberg、微软亚洲研究院和Amundi等机构都在其研究中应用了图神经网络技术，这预示着这种模型在未来可能会成为投资策略的重要组成部分。 总结来说，这篇报告提供了对图神经网络在股票投资决策中的深入分析和实际应用案例，强调了残差网络结构对提升模型性能的关键作用，并展示了其在提升超额收益和信息比率方面的潜力。这对于理解和实践量化投资策略，特别是利用现代机器学习技术进行资产配置的投资者具有重要参考价值。