端到端LSTM-GAT组合优化框架设计与方法介绍 [page::3][page::4]

• 采用LSTM捕捉资产价格和情感时间序列特征，GAT建模股票间的静态与动态关系网络。

- 动态图考虑同一行业及五日内收益与情感相关性（阈值0.5）实时更新。

• 训练目标直接最大化投资组合夏普比率，避免两阶段预测带来的误差放大。

• 组合权重经过tanh激活和归一化，可实现多空配置。

实验设置：数据及模型版本对比 [page::5][page::6][page::7]

• 以2021年初至2025年5月约1080个交易日数据为样本，9只代表性美股涵盖6行业。

- 新闻情感数据来源MarketAux，结合价格数据，构建多维特征，包括价格指标和多种情感度量。

• 模型版本包括五个变体：

| 模型版本 | 特征 | 图类型 | 说明 |
|----------|-------------------|---------|-------------------------|
| v1 | 收盘价、成交量、对数收益 | 静态图 | 基线模型 |
| v2 | 增加年化收益率、滚动波动率、MACD | 静态图 | 更丰富价格指标 |
| v3 | 增加情感方差、加权情感 | 静态图 | 引入情感特征 |
| v4 | 同v3 | 动态图 | 使用动态图 |
| v5 | 对v4特征做PCA降维 | 动态图 | 降噪稳定性增强 |

• 训练集占70%，内含验证，测试集覆盖2024至2025年，包括2025年4月关税冲击，检测模型抗风险能力。

模型表现与基准对比 [page::8][page::9][page::10]

• 所有LSTM-GAT模型均显著优于等权和CAPM-MVO基准。

- 其中v3模型（加入情感特征）表现最佳，年化收益31.23%，夏普比1.15，风险指标VaR和最大回撤均优。

• 动态图v4比静态图提升波动率管理，但略牺牲收益。

- PCA降维v5显著降低最大回撤至20.99%，强化抗风险能力。



| 主要指标 | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 | 等权重 | CAPM-MVO |
|------------|--------|--------|--------|--------|--------|----------|----------|
| 总回报率 | 28.11% | 29.86% | 37.32% | 33.50% | 33.04% | 24.73% | 21.99% |
| 年化回报 | 23.65% | 25.10% | 31.23% | 28.10% | 27.72% | 20.85% | 18.58% |
| 波动率 | 26.02% | 26.29% | 27.19% | 26.60% | 28.45% | 24.89% | 22.03% |
| 夏普比率 | 0.91 | 0.95 | 1.15 | 1.06 | 0.98 | 0.83 | 0.84 |
| VaR (95%) | -2.62% | -2.57% | -2.50% | -2.68% | -2.64% | -2.53% | -2.04% |
| 最大回撤 | -23.38%| -23.35%| -22.05%| -21.70%| -20.99%| -22.60% | -21.59% |

• 相比现有文献，本模型在扩展多维特征和图网络的同时，提升了收益和稳定性，且覆盖包含重大风险事件的较长测试期。[page::9][page::10]

量化因子构建与策略生成概括 [page::4][page::6][page::8][page::9]

• 因子采用价格类（对数收益、年化收益、波动率、MACD）和情感类（新闻数量、平均情感、情感方差、加权情感）指标。

- 构建动态异质图结构捕捉行业和短周期相关性，增强因子间的交叉影响表达。

• 训练目标规避单纯收益预测，模型直接优化投资组合的风险调整绩效（夏普比率），提高组合权重生成的稳定性和实用性。

- 实证结果显示情感因子显著提升策略表现，动态图和PCA则提升策略鲁棒性。

详尽且全面的分析报告 —— 《From Headlines to Holdings: Deep Learning for Smarter Portfolio Decisions》

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1. 元数据与概览 (引言与报告概览)

报告标题: From Headlines to Holdings: Deep Learning for Smarter Portfolio Decisions
作者: Yun Lin, Jiawei Lou, Jinghe Zhang
联系邮箱: yl5852@barnard.edu, jl6685@barnard.edu, jz3893@columbia.edu
发布机构: 来自学术背景（Barnard College、Columbia University）
发布时间: 2025年7月
研究主题: 利用深度学习技术（LSTM + 图注意力网络 + 新闻情绪分析）构建端到端的股票投资组合优化模型，优化投资组合权重决策，提升风险调整后收益。

核心论点:
报告提出一种端到端模型，融合LSTM捕捉时间序列特征，图注意力网络（GAT）捕捉股间关系，同时引入金融新闻情绪分析反映市场情绪；该模型直接优化组合权重，避免了传统“预测资产收益-再优化”两阶段方法可能带来的误差累积问题。精选9只美国大盘股覆盖6大行业作为实验对象。实验结果显示，模型在累计收益和Sharpe比率上均优于均权组合和CAPM下的均值-方差优化（MVO）基准。尽管股票池较小，研究揭示了结合价格、资产关联和情绪数据提升组合决策潜力，表明该模型具备扩展至更多资产的前景。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与动机 (第2页)

• 内容总结：

报告首先阐述组合优化的传统框架：基于资产收益预测后再做均值-方差优化（MVO），指出其两大限制：一是对收益预测精度依赖高，预测误差可被放大；二是模型往往忽视资产间的关系，仅做独立预测。
随后，作者介绍深度学习中LSTM擅长捕获时间序列，图神经网络（尤其GAT）善于建模股票间复杂交互，且引入新闻情绪能够补充市场心理信息。先前研究验证这些单独或部分结合的技术效果。报告创新在于统一这些元素至单一端到端架构，实现直接学习配置权重。9只股票经过精心挑选，兼顾行业分散与新闻覆盖度，作为实验对象。

• 推理依据：

通过引用前人工作（Lu等、Zhang等、Korangi等）和文献强调技术优势，展示当前研究空白：缺乏真实融合时序、关系、情绪的统一框架。选取9只代表性股票为原型集，确保实验具有可控变量和合理性。

• 关键假设：

股票选择基于低相关性、多行业多样性以及丰富新闻报道；市场结构在测试期内基本稳定。

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2.2 方法论 (第3-5页)

• LSTM简介与作用:

LSTM网络能够克服传统RNN在长序列处理时梯度消失或爆炸的问题，通过内置的门控机制捕获长期时间依赖。模型中LSTM负责处理每只股票过去30个交易日（日）构成的多维时序特征（价格变动、波动率、情绪指标等）。

• GAT简介与作用:

图注意力网络通过节点间注意力权重的自适应分配，捕捉股票间动态并非均等的相互影响，避免昂贵的全局矩阵计算，具备高效处理动态/大规模图结构的能力。GAT基于股票间的相关系数和行业归属关系深化LSTM输出表示，融合资产间信息。

• 图构造:

- 静态图: 基于整个训练期的日对数收益相关矩阵建图，边权为相关系数 [-1,1]，捕捉资产长期一致的价格共动性。
- 动态图: 每周更新一次，考虑三条边的二元准则：（i）同行业，（ii）5日回报绝对相关>0.5，（iii）5日情绪相关>0.5。动态图体现短期市场条件变化和行业结构。

• 目标函数:

直接以负夏普比率作为损失函数，优化配比权重，使得训练过程紧密围绕风险调整收益最大化目标，规避传统先预测再优化的误差传播。
公式说明：\(\mathcal{L}(w,r,\Sigma)=-\frac{w^\top r}{\sqrt{w^\top \Sigma w}}\)，其中\(w\)为权重向量，\(r\)为期望收益，\(\Sigma\)为协方差矩阵。

• 整体架构:

结合图1所示流程，整体模型先经历LSTM对序列特征编码，再用GAT融合资产关系，输出\(Z{p,t}\)，经过线性层与tanh激活生成原始权重\(W{t}\)，最后进行归一化保证权重总和为1，实现多空持仓调整。训练采用Adam梯度优化，迭代策略以负夏普比率最小化引导模型权重升级。

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2.3 实验设计 (第6-7页)

• 股票选择:

基于50只广受关注的标普500大股筛选9只，涉及6大行业以实现多样性且保证新闻数据充足。其中，涵盖信息技术、医疗健康、非必需消费、工业、必需消费和能源。

• 数据采集与清洗:

2021年1月至2025年5月，采集价格数据（开盘、收盘等）及从MarketAux API获取的金融新闻，后者含时戳、相关性、情绪分（-1到+1），文章计数约35-50篇/月/股。新闻与价格数据合并处理，新闻日期对齐至交易日，构成丰富特征集。

• 假设条件:

投资限制于该9股，不允许换股；理想交易无滑点和延迟；忽略交易成本和市场冲击；行业归属五年稳定；数据完整无缺。结果被视为该框架潜力上限。

• 特征与模型版本:

五个模型版本依次增加复杂性：
- v1：基础价格特征+静态图
- v2：增加年化回报、滚动波动率、MACD等价格指标
- v3：加入情绪特征（情绪方差、加权情绪）
- v4：用动态图替代静态图
- v5：对v4应用主成分分析（PCA），降噪稳健性提升。

• 训练与验证:

使用70%的数据训练（附20%内部验证），剩余30%做未来测试。测试涵盖2025年4月关税引发的市场冲击期，确保模型充足测试于高波动环境。训练40轮、随机批次采样、测试固定随机种子确保复现性。动态图每周更新。参数调优采用Optuna自动搜索。

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2.4 结果与讨论 (第8-11页)

• 核心表现:

图3展示累计收益，图4呈现相对于均等权重组合的超额收益曲线；表2详细列出多个指标：

|模型|总收益|年化收益|波动率|Sharpe比率|VaR(95%)|最大回撤|
|-|-|-|-|-|-|-|
|v1|28.11%|23.65%|26.02%|0.91|-2.62%|-23.38%|
|v2|29.86%|25.10%|26.29%|0.95|-2.57%|-23.35%|
|v3|37.32%|31.23%|27.19%|1.15|-2.5%|-22.05%|
|v4|33.50%|28.10%|26.60%|1.06|-2.68%|-21.70%|
|v5|33.04%|27.72%|28.45%|0.98|-2.64%|-20.99%|
|均权基准|24.73%|20.85%|24.89%|0.83|-2.53%|-22.60%|
|CAPM-MVO|21.99%|18.58%|22.03%|0.84|-2.04%|-21.59%|

• 具体分析:

- 所有LSTM-GAT模型均超越两大基准，验证端到端方法有效。
- v1为基础版本，收益最弱但波动最低，表现稳健。
- v2丰富价格特征，收益与Sharpe提升显著，但波动增加。
- v3加入情绪特征，凭借信息增益确保最高年化收益和Sharpe，且VaR最低，风险调整最好。
- v4引入动态图，降低波动和最大回撤，略牺牲收益，体现短期市场适应性。
- v5利用PCA降维，最大回撤最低，强调抗风险能力，对噪声过滤效果明显。

• 与文献对比:

表3将本模型与Chalvatzis(2019)及Lu et al(2025)对比。
- 本模型在年化回报(31.23%)、Sharpe(1.15)上明显优于Chalvatzis，且损失控制相似。
- Lu等虽报极高年化回报(160-300%)，但Sharpe较低且样本短、方法二步易受损，可能过拟合。
本研究覆盖期较长含冲击事件，确保性能稳定性和可信度。

• 经济意义:

情绪融入改善预测能力，表明市场情绪是价格以外的重要信息来源。PCA降低特征冗余，提高波动期间的配置稳定。训练目标直接对准Sharpe比率，使优化更符合实际投资者偏好。该深度学习框架具备为专业投资管理提供新视角的潜力，尤其适用于复杂市场或事件驱动行情。

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2.5 局限与未来改进 (第11-12页)

• 当前只能覆盖9只固定股票，图神经网络应用受限于图节点稀疏。计划扩展更多股票、包含小市值股、探索社交媒体情绪等多样数据源。

- 第三方新闻情绪API缺透明，未来拟自主训练FinBERT或利用大语言模型自主提取，提高情绪准确性与可解释性。

• 采用理想化交易假设，忽略交易成本、滑点、流动性限制，现实中将影响表现。未来将引入这些因素以增强现实意义。

- 计算资源限制，使用普通CPU，模型复杂度和调优均受限。未来向GPU/集群转移，有望提升调优深度和模型性能。

• 图构造静态行业分类，忽略公司业务变更，计划增加时变行业或设计动态图构造算法。

- 动态图阈值固定且为二值，忽略权重大小，未来拟尝试权重边和分布式指标以更精准建模关联。

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2.6 结论 (第12页)

整体而言，本研究创新性地构建出端到端深度学习框架，结合时间序列、资产关系及情绪数据，实现对投资组合权重的直接学习和优化，显著优于均权和CAPM-MVO标杆，特别是在风险调整指标方面表现突出。研究验证金融新闻情绪与动态关系网络对于构建稳定高效的投资策略具有实用价值。尽管存在样本规模和理想化假设的限制，结果为未来扩展和实践应用开创了方向。未来将着重扩容资产池、强化情绪分析和引入交易摩擦因素，以提升模型的实战适用性。

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3. 图表深度解读

图1 (第4页)

• 描述: 整体架构示意图，展示了数据输入至LSTM提取时间信息，再通过GAT结合资产关系图，最终输出权重，配合损失函数反向更新整个流程。

- 解读趋势与作用: 直观展示了模型融合时间与空间（关系）信息的结构设计，强调端到端连续训练，避免传统分阶段方法的误差叠加。

• 联系文本: 支持章节关于模型构造和流程描述，解释为何模型能同时捕获多种金融信息。

- 潜在局限: 图中未细化每层参数规模及训练细节，未来扩展可能需更复杂模块。



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图2 (第7页)

• 描述: 数据集拆分时间段，50%训练、约15%验证、30%测试。

- 分析: 分割明晰，特别留出包含2025年4月关税引发市场波动的实盘验证期，突出模型在压力环境下检验能力。

• 文本关联: 配合章节说明实验设计的严谨性与现实适应性。

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图3 (第8页)

• 描述: 各模型及基准测试期间的累计收益曲线。

- 趋势分析: 全部深度模型表现优于均权和CAPM-MVO基准。尤其v3曲线最高且较为平滑，验证新闻情绪加入显著提升长期收益表现。

• 文本联系: 直观支持表2中量化结果，体现模型优势。

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图4 (第9页)

• 描述: 各模型相较均等权组合的累计超额收益表现。

- 解读: v3模型持续领先，表明组合收益改进不仅是随机波动，而是长期显著增强。v4、v5后期也显示稳定超额收益，证明动态关系图和PCA在稳健性方面价值。CAPM-MVO波动下行，反映传统方法局限。

• 文本联系: 证明模型精准捕捉市场变化，具备持续超越简单策略的能力。

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表2：性能比较（第9页）

详见上文性能指标总结。

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表3：与文献模型对比（第10页）

聚焦本模型与两篇代表性深度学习文章的时间段、年化收益、Sharpe比率、最大回撤对比，凸显本研究的稳健性和实盘适应能力。

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模型权重时间序列折线图 (第19-21页)

各模型在测试期对9只股票权重动态分配的走势图（Model v1,v2,v3,v4,v5），展现了模型在多空持仓和行业轮动上的策略差异。其中：

• v1较为平稳

- v3随着情绪引入，波动更灵活，显示对市场情绪反应敏锐

• v4动态图体现更多行业间短期调整

- v5利用PCA后，权重更稳健，抗震性更强

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4. 估值分析

本报告属于投资组合优化方向，核心非企业估值，未涉及公司估值模型（如DCF、P/E等），故无相关估值方法解释。模型训练目标函数直接优化夏普比率，跳过传统估值逻辑，焦点在组合权重预测与风险调整收益最大化。

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5. 风险因素评估

• 样本规模风险: 仅9只股票限制了模型的泛化与图的丰富性，可能导致关系学习欠缺，未来需扩大资产池。

- 数据假设风险: 情绪评分依赖第三方黑盒API，透明度不足，可能影响特征质量。

• 交易假设风险: 理想无摩擦假设，使得回测结果偏乐观，难以完全映射实际交易成本和冲击。

- 市场结构变化风险: 固定行业分类忽视企业业务变动，可能导致图结构过时。

• 模型过拟合风险: 小规模样本可能导致某些模型表现夸大，需要更多数据验证。

- 技术限制风险: 使用CPU限制模型深度和调优空间，影响整体性能。

报告承认这些风险，提出未来工作计划逐步缓解。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于固定9只美国大盘股的实验环境做验证，尽管这样有利于控制变量和展示模型核心竞争力，但同时限制了模型在更大规模、更复杂市场的表现推断能力。存在一定实验室环境色彩，实际应用须谨慎推广。

- 动态图的构造依赖硬阈值0.5划定边，丢弃了相关系数大小的连续信息，可能忽略边缘关系的渐进效应，未来可以用加权边提升细腻度。

• 情绪数据来源于第三方API，缺乏对模型本身准确度及信息覆盖的公开评估，情绪特征的质量和相关度存疑。

- 和Lu等人2025年提出的高收益模型对比时，强调本模型的时间跨度长且包含冲击事件，评估更具现实意义，但对手模型可能因时间段短且高收益率而在指标上不占优势，需理性解读。

• PCA降维模型v5表现更稳健，但牺牲部分收益，体现出收益与稳健的典型权衡，突显实际投资中需多元考量。

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7. 结论性综合

本文报告提出了一种创新的端到端深度学习框架，将LSTM、图注意力网络、以及金融新闻情绪融为一体，直接学习投资组合权重，避免传统预测再优化过程中的误差传递和资产独立性假设。选取9只美国大盘股跨6大行业构建实验，验证模型在超过一年半的真实市场数据上，尤其是在包含2025年4月贸易关税波动的压力测试下表现优异。

关键发现包括：

• 各版本模型均显著优于均权和CAPM-MVO基准，从年化收益（最高31.23%）、Sharpe比率（最高1.15）及风险控制（VaR和回撤）指标充分体现模型优势。

- 引入情绪特征显著提升回报和风险调整表现，说明市场情绪是收益预测外的宝贵信号。

• 动态图结构和PCA降维可提高模型的适应性和抗震性，增强风险控制但微幅牺牲总体收益，体现投资稳健性与收益的权衡。

- 相比于现有文献模型，本模型在较长时间窗口与极端市场环境具更稳定实用表现，且采用单阶段优化，结构更简洁与高效。

全报告框架展现了深度学习与多元数据融合在现代量化投资中的可行性，为未来扩展更大资产池、深化情绪分析和真实交易条件下的投资策略发展奠定基础。虽然样本规模与假设条件限制了泛化能力，成果仍为智能资产配置提供新思路，显示将传统金融理论与先进机器学习方法结合的巨大潜力。

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综上，此份报告从整体设计、方法论、实验验证到风险评估，均体现了深厚的技术与金融知识背景，结合详实的实证数据支持，论证严谨清晰。图表清晰展现了模型性能提升轨迹和策略权重演变，体现了深度学习框架在投资组合管理中的创新与应用前景。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

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