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“ Extracting Alpha from Financial Analyst Networks ” 财务分析师在现代金融市场中扮演重要的信息处理角色，提供公司健康状况的信号，并影响投资者关注度。本研究首次尝试使用图机器学习技术建模分析师覆盖网络并预测股票收益。构建了一种利用图注意力网络的交易策略，聚合个别公司特征和邻近公司信号进行节点级预测。该策略的投资组合年化收益率为29.44%，夏普比率为4.06，显著优于市场基准和现有图机器学习框架。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2410.20597 摘要 本文研究基于金融分析师覆盖网络的动量交易信号的有效性，尽管已有研究探讨分析师覆盖与公司股价共动的关系，但系统学习有效信号组合的研究较少。 本文构建了一种利用图注意力网络的交易策略，聚合个别公司特征和邻近公司信号进行节点级预测。该策略的投资组合年化收益率为29.44%，
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