标签： #板块轮动

原始因子信号常常「脏」：同一板块的股票本该共享行业 beta，可个股噪声把板块共性搅得七零八落。本文用 numpy 从零实现图卷积网络(GCN)的消息传递，把 120 只股票按收益相关性建成板块关联图，再让因子信号沿边「扩散」——每只股票的得分被邻居平均，板块内噪声被洗掉、共同因子被提纯。在合成数据上，扩散后整体 rank-IC 从 0.489 升到 0.656(+34.2%)，共同因子 IC 冲到 0.93；但文章也诚实指出代价：个股特异 alpha 的 IC 被平滑到 −0.03，这就是过平滑(over-smoothing)。附完整 Python 与四张真实计算图。

板块不是孤岛——半导体一动，消费电子、新能源车、光伏跟着抖。传统 GCN 用固定归一化权重平均所有邻居，把真信号和噪声边一视同仁地糊在一起。图注意力网络 GAT 换思路：给每条边学一个注意力分数 α，让模型自己决定『该多听谁的』。本文用纯 numpy 从零实现单层 GAT（含通过 masked-softmax 的完整反向传播），构造 10 个板块的有向信息流图，故意混入 9 条『市场惯性误认』的噪声边（图上有连接但真实传导=0）。500 个时间点训练后样本外对比：GAT 的 IC 0.670，甩开被噪声边拖累的 GCN（0.625）和完全无图的 MLP（0.577）。注意力热图显示 GAT 学到的 α 与真实传导 β 高度吻合、对噪声边自动降权；hub 分析揭示 GAT 给『消费电子→半导体』分配 0.495 权重（GCN 固定只给 0.316），因为它读得懂『这条边真的重要』。拆穿注意力=因果、单层感受野局限、注意力可解释性幻觉、图结构错了 GAT 也救不了四类陷阱（中阶）。