融合基本面信息的 ASTGNN 因子挖掘模型
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摘要
本报告提出基于融合基本面信息的 ASTGNN 模型，通过引入长周期量价及基本面因子优化图模型邻接矩阵，提升因子选股效果。实测发现，加入基本面长周期数据集显著提高 RankIC 和 ICIR 指标，降低换手率，有效增强模型稳定性和超额收益能力。该因子在沪深300、中证500、中证1000等多宽基指数上的增强策略表现优异，年化超额收益分别达到16.98%、19.96%和31.63%，显示了良好的应用潜力和实际投资价值 [page::0][page::3][page::10][page::18][page::19]。
