【东方金工·说深度】第7期：基于风险注意力的因子挖掘模型
尊敬的各位投资者，
从今年开始，我们将举办一系列关于量化研究的线上会议。在“说深度”这个系列的会议中我们将通过汇报深度专题研究报告的形式，深入探索量化研究的前沿与应用，包括深度学习、多因子及指数增强、主动量化、行业轮动、基金评价、FOF、可转债等各个维度，希望能为您带来启发与思考。
我们相信，通过参加这个系列的会议，您将能够深入了解我们团队在量化研究方向的最新动态，拓宽您的知识视野，为您的研究和投资赋能。
欢迎各位投资者扫码或者联系研究员/对口销售报名参会，期待与您一同探索量化研究的精彩世界！
谢谢您的关注与支持！
核心观点
在前序报告中，我们使用行业关联、分析师共同覆盖、基金共同持仓三种股票间的显式关系，构建异构图模型，使得个股特征可以同时在三种关系路径上面传播和聚合，引入关联股票的信息提升了原始因子的表现。本文我们利用注意力机制，解决股票间关联关系刻画的一众痛点，实现了时序信息和空间信息的融合，在仅仅使用行情信息和风险因子的情况下，RankIC达到0.106，多头超额达到40.3%。
先验图的缺陷：1、稀疏性，例如近期没有被分析师覆盖过的大多数个股，无法和其他股票产生分析师层面的关联；2、对称性：大部分的先验关系不具有方向性，大小市值的个股对彼此的影响权重是相同的，这有悖常识；3、主观性：先验关系大多来自于人为的定义，比如行业定义、研报覆盖窗口、基金池；4、滞后性：类似基金持仓的披露数据相比实际发生时间滞后了2-4个月；5、类别众多：异构图模型的参数量和关系种类成正比
图网络与注意力机制的一致性：图注意力网络GAT对“目标节点特征”和“源节点特征”合并降维为关联权重，这种注意力称谓“加性注意力”；与之对应的“乘性注意力”则是用“目标节点特征（Q）”和“源节点特征（K）”进行点积，得到关联权重。得到关联权重后，节点特征（V）就在该关联矩阵上进行传播和聚合，二者无异。
用风险关联传播量价特征：在传统的Transformer中，如果QKV同源，则为自注意力，只有KV同源，则为跨注意力，在本文中，QK源自风险因子，而V源自行情数据，用于探索基于风险特征的注意力是否能引入关联股票的量价特征，对个股的量价特征进行增强。我们称这个模型为Risk-Attention模型。
风险提示
量化模型基于历史数据分析，未来存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。
极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。
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