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申请/专利权人：东方财富证券股份有限公司
摘要：本发明提出一种量化投资和股票关系挖掘的方法，基于深度学习技术，完成数据预处理、数据装载、图神经网络模型算法、因子生成存储、因子回测和模拟投资流程，且接入tick级数据，依据高频因子，加工高频因子，构建高频因子关联图，设置多种因子计算频率，接入多等级股票量价数据，计算股票间关系与股票价格走势。本发明的技术方案开发了图神经网络因子并应用到量化投资业务，挖掘股票数据之间的关系并应用到投顾服务，赋能证券机构更高效率使用数据。
主权项：1.一种量化投资和股票关系挖掘的方法，其特征在于，包括图神经网络量化建模系统和同构异构图谱关系系统；所述图神经网络量化建模系统获取基础数据，基础数据包括基本面数据、量价数据、宏观数据及图谱数据；基于深度学习技术预处理基础数据，对基础数据进行正规化处理并检测异常值脱敏处理，将行业和市值作中性化处理，进行数据装载；实施由同构异构图谱关系系统建立的图神经网络模型生成因子并存储因子，从而构建因子库；同构异构图谱关系系统基于IC方法和SHARP原则对因子库中的因子表现效果进行回测，对因子空值率进行统计，执行因子映射、因子检测、因子回测和因子相关性检测；图神经网络模型集成时空图注意力神经网络算法、多维边权图注意力网络算法、边特征增强图神经网络算法及双残差图注意力神经网络算法；在等权配置情形下，对组合进行优化，开展模拟投资交易。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东方财富证券股份有限公司 一种量化投资和股票关系挖掘的方法
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