因子选股系列专题报告：DFQ_FactorGCL，基于超图卷积神经网络和时间残差对比学习的股票收益预测模型.pdf
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- 时间：2025/07/22
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本报告为因子选股系列专题，重点介绍了一种名为DFQ_FactorGCL的创新股票收益预测模型。该模型深度融合了超图卷积神经网络（Hypergraph Convolutional Neural Network）与时间残差对比学习（Temporal Residual Contrastive Learning）技术，旨在解决传统量化因子模型在捕捉复杂非线性关系及时间序列依赖性方面的局限性。
研究核心在于利用超图结构建模股票间的高阶关联特征，并通过时间残差对比学习增强模型对时序动态变化的感知能力。通过这一混合架构，报告详细阐述了模型在提升股票收益预测精度、优化因子选股效果方面的具体应用与实证分析，为量化投资提供了新的技术路径和策略参考。
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