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A股市场数据，构建了基于分析师共同覆盖的股票间关联关系，提出关联动量因子CF_RET，验证其能反映股票间短期领先滞后效应且优于传统行业和板块关联因子；同时构建基于分析师覆盖的改进反转、换手率及波动率因子，均表现出优越性，体现了均值回复机制。将分析师共同覆盖关系嵌入图神经网络GAT，进一步提升因子组合表现，年化超额收益提升3.17%，并通过注意力机制分析揭示股票间不对称影响关系，为量化研究与策略构建提供了有效思路 [page::0][page::4][page::8][page::13][page::14][page::19][page::24][page::26]
