GRU-PFG: Extract Inter-Stock Correlation from Stock Factors with Graph Neural Network
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摘要
本报告提出基于Alpha360因子的GRU-PFG模型，通过图神经网络深度挖掘股票间相关性，显著提升了CSI300数据集上的预测表现，IC达0.134，优于传统GRU及多源信息模型HIST，显示出该模型在仅依赖股票因子情况下具备强泛化能力和优越的预测准确性[page::0][page::3][page::8][page::9][page::11].
