分析师共同覆盖因子和图神经网络
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摘要
本文基于分析师共同覆盖构建上市公司间关联关系，创新设计关联动量因子及其基于反转、换手率、波动率的改进因子，系统回测证实因子在多调仓周期和交易费用考虑下均表现优异，关联效应主要为短期领先滞后。通过社区发现算法验证基本面关联性，并成功将该关系融入图神经网络GAT实现因子合成增益，显著提升超额收益率和IC表现，体现分析师共同覆盖对股票间关系的有效刻画和量价因子的增强作用[page::0][page::4][page::8][page::13][page::14][page::19][page::24][page::26]
