知识图谱基本概念及构建技术介绍 [page::4][page::9]

• 知识图谱通过节点（实体、概念、属性值）和边（关系、属性）表示现实世界知识，核心结构为三元组（主语-谓语-宾语）。

- 构建过程包括数据采集（结构化和非结构化）、预处理（自然语言处理）、实体关系提取、三元组构建及存储（关系数据库或图数据库如Neo4j）。

• 图6展示知识图谱构建整体流程，明确对应数据挖掘过程。

金融领域知识图谱的数据来源与融合 [page::9][page::11]

• 金融知识图谱原始数据涵盖公司基本面、价格数据、宏观指标及行业先验知识，数据多源融合提高关联度与信息价值。

- 结合产业链上下游信息，可实现公司产品、服务与产业链实体的有效链接。

• 采用知识融合技术，消除信息孤岛，促进跨图谱的实体及关系一致性。

典型案例：产业链挖掘与产品网络构建 [page::12][page::13]

• 以棉花产业链为例，先构建产品与服务网络（图9）、概念关系（表格形式），再导入上市公司主营业务产品，完成产业链上下游实体定位及网络可视化（图11）。

- 产业链构建规则化、时序化，可动态反映公司业务变动和产业地位变化。

事件驱动策略的创新应用及实证分析 [page::13][page::14][page::15]

• 传统事件驱动关注事件公司股价，知识图谱扩展至关联公司（如债权人）价格传导效应，为量化多层次事件影响路径提供方法论。

- 业绩预警事件样本（2005-2018年）显示事件公司公告当日超额收益最大，关联债权人出现延迟滞后响应，体现事件影响的层级传播效应。

• 事件驱动策略空间拓展至供应链、股权网络等多维关系，丰富量化基本面投资策略工具箱。

知识图谱因子构建与资源品价格预测框架 [page::16][page::17][page::18][page::19]

| 品种 | 年化收益 | 信息比率 | 最大回撤 | 胜率 | 盈亏比 |
|--------|---------|---------|----------|--------|--------|
| 镍 | 51.34% | 2.87 | 7.30% | 60.00% | 2.34 |
| 动力煤 | 29.64% | 1.25 | 17.11% | 59.83% | 1.41 |
| 铜 | 20.24% | 0.87 | 48.96% | 56.45% | 1.38 |
| 原油 | 18.62% | 0.51 | 83.96% | 52.17% | 1.20 |
| 铅 | 12.94% | 0.75 | 20.28% | 51.02% | 1.35 |

• 利用供应链、股权数据构建图网络相关因子，显著超额收益且与传统因子相关性低。

- 案例以铜为例，构建基于知识图谱的供需、库存、价格等多因子预测框架，将行业知识图谱融合到ARIMA、Prophet和因子模型中，提高资源品价格预测胜率。

• 因子模型整体优于传统时间序列模型，保障覆盖多种资源品，显示知识图谱在量化分析中的价值。

技术及应用风险提示 [page::0][page::20]

• 数据挖掘基于历史先验数据建立经验模型，存在未来模型失效风险。

- 知识图谱构建需关注数据源准确性、实体匹配和关系提取的质量。

金融科技（Fintech）和数据挖掘研究（二）——知识图谱的构建与应用 详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题：金融科技（Fintech）和数据挖掘研究（二）——知识图谱的构建与应用
作者与机构：海通证券研究所，分析师包括冯佳睿、余浩淼等
发布日期：标注为2019年，具体日期不明
主题焦点：探讨知识图谱的定义、技术构建过程及其在金融投资领域的多样化应用，尤其聚焦产业链挖掘、事件驱动策略、知识图谱因子的构建与分析框架的改进，辅以资源品价格预测的案例研究。
主要信息传达：

• 知识图谱作为知识表示的有效工具，在金融科技领域的应用价值和潜力巨大。

- 它通过描述实体及其关系，构建多维度的关联数据网络，赋能传统投资分析。

• 报告提出了知识图谱的系统构建流程，并通过多个示例详细说明其在投资决策实现中的具体落地模式。

- 强调风险提示，提醒数据挖掘模型存在失效风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 知识图谱的介绍

2.1.1 什么是知识图谱？

• 总结要点：知识图谱由谷歌2012年提出，核心在于用“实体-关系-实体”的三元组形式，建立节点（实体/概念）与边（关系/属性）的网络结构，从而结构化表达世界知识。实体涵盖人、国家、产品等，概念为实体集合，属性表示实体特征。

- 推理依据：前后通过谷歌、百度等例子显示知识图谱如何实现搜索智能化，示例图1直观展示联合国五常及其相邻国家的人口和首都关系，三元组形式清晰明了。

• 关键数据点："联合国五常"包含6大实体，中国拥有13.9亿人口，北京为首都等具体关系数据，增强理解。

- 复杂概念解析：三元组即（主语-谓语-宾语），地理知识被编码进三元组。

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2.1.2 知识图谱的发展历史

• 摘要：知识图谱技术根源于20世纪50-70年代的人工智能符号主义流派，尤其是1968年提出的“语义网络”，从符号处理逐渐发展成逻辑语义表示和推理（描述逻辑），并借助万维网语义网框架扩展，最终被谷歌收购的Metaweb等公司实现大规模应用。

- 支持推理：报告系统梳理了AI流派(符号主义、连接主义、行为主义)，语义网络到链接数据（RDF）的技术演进过程。

• 重要节点：

- 2012年谷歌正式推出知识图谱，5.7亿参照点和350亿连接构成大型图谱。
- 知识图谱最早用于改进搜索结果的理解和表达，如“泰姬陵”歧义的智能识别与分类展示。

• 案例图解析：图2（泰姬陵搜索结果）、图3（居里夫人搜索摘要）、图4（辛普森导演家庭关系揭示）分别展示知识图谱提升搜索准确性、摘要优化和信息拓展性。

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• 延伸应用：百度知识图谱问答直接生成答案（图5），互联网巨头（Facebook、美团、亚马逊等）纷纷布局。

- 金融领域需求：利用结构化金融数据、公司信息及先验知识构建专属知识图谱需结合爬虫、自然语言处理等多技术。


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2.2 知识图谱的构建与应用技术

• 流程对应：知识图谱构建与数据挖掘流程高度对应（图6），分别涵盖数据采集、预处理、实体关系提取、三元组构建、存储与使用。

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关键步骤解析：

• 数据来源：结构化（证券基本信息、价量等）与非结构化（文本、图片、音频）信息。文本依赖NLP技术（图7）进行词法、语法及语义分析提取实体和关系。

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• 知识融合：多源构建图谱合并关键，融合实体重合、概念上位合并等，提升知识完整性与连接度。

- 三元组构建：利用RDF模型进行有向图表达，附加时间戳等属性实现动态描述。

• 存储方式：传统关系数据库亦可存储三元组，如图8示例，但随着规模扩大，采用Neo4j等专用图数据库增加高效性势不可挡。

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• 图谱应用：以实体和关系为起始点，按预设规则遍历扩展，构建全连接网络，实现产业链结构抽取、事件驱动传递分析及向量化机器学习等多功能多场景支撑。

2.3 金融投资领域的知识图谱应用

产业链挖掘（以棉花产业链为例）

• 构建产品服务网络（图9），引入上下游概念关系（图10），关联上市公司主营业务，从而映射公司产业位置（图11）。

- 产业链的规则化和时序化改变传统人工经验方法，提高可持续性和动态更新能力。



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事件驱动策略

• 传统研究局限于直接受事件影响上市公司的股价表现，而基于知识图谱，可以识别并量化事件沿供应链、股权网、产业链的传递效应。

- 示例：基于应收账款网络，业绩预警事件影响关联债权人的累计超额收益，图12显示事件发生公司自身业绩预告后股价反应，图13量化了主要债权人对应的股价超额收益。



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• 进一步对比（图14）显示债权人股价反应滞后且幅度较低，合理符合间接影响传播特点。该分析为事件驱动的右侧交易策略拓展提供了实证基础。

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• 拓展至大股东负面事件、主营产品产量骤减等多维网络，海外已有成功案例（如Kensho）。

知识图谱类因子构建

• 类因子通过供应链、股权网络数据构建，量化企业间重要性、中心性等指标，独立于传统因子，提升多因子模型的解释力和超额收益潜力。

- 典型应用如德银基于供应链数据的研究，并获得显著收益验证。

改进现有分析框架

• 以资源品行业基本面量化为例，通过构建系统化的行业知识图谱带来框架标准化、跨资源品知识增强和观点冲突检验（图15为预测研究框架）。

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• 铜价案例：将行业专家研究框架转译成图谱中的实体及关系（图16），对应多维属性变量（表1，表17），涵盖库存、情绪、供给、需求、成本五大因子类别。

- 结合三种时间序列模型（ARIMA、Prophet及因子模型，图18），实现基于知识图谱的量化价格预测。


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• 预测实证结果显示，因子模型在大多数资源品表现优于传统模型（表2，表3），提供年化收益和胜率指标。以镍、动力煤及铜表现最佳。

风险提示

• 报告反复强调数据挖掘方法基于历史先验数据，其模型可能失效，需关注风险与动态调整。

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3. 图表深度解读

• 图1：清晰示例化联合国五常国家之间的实体与关系，数据节点及边的类型多样，验证三元组描述方法的有效性。[page::5]

- 图2-4：谷歌搜索案例说明知识图谱在智能搜索中实现词义区分、摘要精准提取及新关联发现的实际效用。[page::6-7]

• 图5：百度问答功能示例表明知识图谱直接生成答案的实用场景。[page::8]

- 图6：知识图谱构建过程与数据挖掘流程对应，阐述从数据采集至使用的系统链条。[page::9]

• 图7：文本分析流程展示如何基于NLP提取实体关系，技术关键点。[page::10]

- 图8：关系型数据库存储三元组结构界面，展现基本信息存储方式的实现细节。[page::11]

• 图9-11：棉花产业链产品和概念网络及与上市公司业务的链接，图11为典型产业链定位示意，[page::12,13]

- 图12-14：业绩预告事件及其对事件公司及债权人股价的影响路径和时间动态。[page::14,15]

• 图15-17：资源品价格预测中的知识图谱框架、铜基本面网络及影响变量列表，直观展示行业知识图谱应用。[page::15,16,17]

- 图18：综合资源品价格预测流程图，结合三种模型展示预测体系设计。[page::18]

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4. 估值分析

本报告核心为知识图谱构建与应用的技术路径与案例，未涉及特定公司的估值模型或目标价设定，因此无传统财务估值分析。报告通过多模型预测资源品价格，侧重于方法对比及实证检验。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险：历史数据驱动的机器学习与数据挖掘存在先验假设失效可能。

- 数据质量和融合风险：多源数据异构存在知识孤岛风险，实体融合质量影响图谱精度。

• 时间动态风险：知识图谱需动态更新，否者可能滞后市场或实体结构变化。

报告未详细说明缓释措施，但强调数据更新和多模型策略的重要性。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告结构清晰，逻辑严谨，但作为较早的行业技术介绍，部分推断较为理想化，实际应用中需考虑数据异质性、计算资源和算法复杂性。

- 产业链定位与事件驱动传递效应虽有实证支撑，但股价关联性因果性质及市场效率假设未展开，投资应用中不确定因素仍存。

• 资源品价格预测胜率虽具有统计优势，但回撤指标显示投资风险不可忽视，模型在极端行情适用性的限制应予注意。

- 报告多次提示模型失效风险，显示出客观审慎态度，未过度夸大知识图谱万能性。

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7. 结论性综合

此份金融科技研究报告详细系统介绍了知识图谱的定义、发展历程及其在金融投资领域的多样化应用场景。知识图谱将现实世界的实体及其复杂关系以三元组方式表示，基于图数据库技术构建动态、丰富的知识网络。报告围绕以下几点核心见解展开：

• 构建流程与技术细节：详尽阐释从数据采集（结构化与非结构化）、自然语言处理、实体关系提取、三元组构造到图数据库存储及遍历数据使用的标准化体系。

- 产业链挖掘的范例优势：以棉花产业链为典型案例，知识图谱通过产业产品关系和上市公司主营业务实体的链接，实现产业链上中下游公司结构的时序化与自动化识别。

• 事件驱动策略的延伸：利用应收账款等关联网络，传递业绩预告等事件影响，实现对非事件公司债权人的价值影响识别，拓宽传统事件驱动投资方法论。

- 构建知识图谱类因子与投资组合优化：结合供应链等非传统关系数据，创造独立于经典因子的多维因子，从而提高投资模型的解释能力和超额收益潜力。

• 行业分析框架标准化及定量预测：以资源品价格预测为示范，知识图谱助力实现跨品类统一分析框架，整合专家观点与量化模型（ARIMA、Prophet、因子模型等），提升预测准确率和稳定性，多品种验证效果良好。

图表深刻提供了各环节核心数据支持，如三元组示意、搜索案例、产业链图谱与事件影响曲线、资源品研究框架图、量化预测绩效统计等，保证理论和实证的结合。[page::5-19]

整体来看，报告体现出知识图谱作为技术工具在连接海量异构金融及产业数据，促进智能分析和量化投资创新的巨大潜力。尽管存在模型失效与数据异质风险，报告仍为金融投资领域知识图谱应用提供了较为全面且具有实践指导意义的蓝图。

鉴于报告未涉及具体证券评级和价格目标，无法提供直接的投资建议，但强烈暗示知识图谱技术是金融科技发展中的重要趋势，值得投资研究者和机构重点关注和持续投入。

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参考文献页码溯源（部分）

• 知识图谱基本概念与三元组展示 [page::4,5]

- 谷歌知识图谱发展及搜索智能案例 [page::6,7]

• 百度及其他厂商应用概述 [page::8]

- 构建技术流程及各步骤详解 [page::9-11]

• 棉花产业链挖掘示例与结构图 [page::12,13]

- 事件驱动策略案例与业绩预告超额收益分析 [page::14,15]

• 资源品价格预测行业知识图谱及因子模型构建 [page::15-19]

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本分析基于海通证券研究所公开最新版报告内容，旨在通过多维视角解构知识图谱金融应用的全面框架与实践案例，供专业投资及研究人员参考。

报告