因子選股系列專題報告：DFQ_FactorGCL，基于超圖卷積神經網絡和時間殘差對比學習的股票收益預測模型.pdf
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- 時間：2025/07/22
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本報告為因子選股系列專題，重點介紹了一種名為DFQ_FactorGCL的創新股票收益預測模型。該模型深度融合了超圖卷積神經網絡（Hypergraph Convolutional Neural Network）與時間殘差對比學習（Temporal Residual Contrastive Learning）技術，旨在解決傳統量化因子模型在捕捉復雜非線性關系及時間序列依賴性方面的局限性。
研究核心在于利用超圖結構建模股票間的高階關聯特征，并通過時間殘差對比學習增強模型對時序動態變化的感知能力。通過這一混合架構，報告詳細闡述了模型在提升股票收益預測精度、優化因子選股效果方面的具體應用與實證分析，為量化投資提供了新的技術路徑和策略參考。
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