基于图注意力网络与深度强化学习的层次化配对交易框架：非线性关系建模与动态策略优化

　　针对传统配对交易策略在资产对筛选（难以捕捉非线性关系和高维特征）和交易执行（无法适应复杂市场动态）中的双重局限，香港中文大学团队创新性地提出层次化深度学习框架。该框架上层采用Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)与GATs(图注意力网络)挖掘资产间复杂关系，下层通过A2C(优势演员-评论家算法)实现动态交易，实验显示年化收益达50.98%、夏普比率1.84，为量化金融领域提供了可解释的智能决策方案。

　　

在金融市场的波涛汹涌中，配对交易如同精准的冲浪者，试图捕捉两只高度相关资产间的短暂价格偏离。这种市场中性策略自Gatev, Goetzmann & Rouwenhorst在2006年提出以来，长期依赖协整分析等传统统计方法。然而现实总是充满讽刺——当市场呈现非线性波动时，这些基于线性假设的模型就像用直尺测量海浪，既难以捕捉资产间复杂的互动关系，又无法应对高频交易时代的市场突变。更棘手的是，交易执行环节需要实时响应千变万化的市场信号，而传统策略往往像自动驾驶汽车遇到暴风雪，在"高维特征风暴"中失去方向。

香港中文大学的研究团队决心打破这一僵局。他们设计的层次化框架犹如金融市场的"双核处理器"：上层采用Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)提取时序特征，配合GATs(图注意力网络)构建动态资产关系拓扑——这种结构让模型像拥有"金融显微镜"，能看清16只纳斯达克股票间隐含的120种配对关系。下层的A2C(优势演员-评论家算法)交易代理则如同经验丰富的操盘手，通过多目标奖励函数在风险与收益间精准走钢丝。当这套系统在真实市场数据上测试时，交出了年化收益50.98%、夏普比率1.84的惊艳答卷，最大回撤控制在-17.96%，远超传统策略。这项发表于《Expert Systems with Applications》的研究，首次实现了从资产筛选到交易执行的全程智能化闭环。

关键技术包括：1)采用GATs构建动态资产关系图，节点特征包含20维技术指标；2)Bi-LSTM处理60天观察窗口的时序数据；3)A2C算法设计包含PnL(盈亏)、Sharp Ratio等6维奖励函数；4)使用NASDAQ市场16只龙头股构建120个配对组合进行验证。

【Selector设计】通过GATs注意力机制计算资产间关联权重，发现传统协整分析会遗漏35%的有效配对。实验显示GATs对非线性关系的捕捉精度比PCA(主成分分析)提升42%，证明图结构学习在金融关系建模中的独特优势。

【Trader设计】设计的MDP(马尔可夫决策过程)状态空间包含价差Z-score、波动率指标等12维特征。A2C算法在训练中展现出对市场突变的自适应能力，在2020年3月市场暴跌期间仍保持正收益，验证了奖励函数设计的鲁棒性。

【实验验证】在2015-2020年数据测试中，框架的年化收益超越传统方法27个百分点。消融实验证实移除GATs会使夏普比率下降0.81，凸显图结构学习的关键作用。值得注意的是，系统对科技股配对的表现最佳，年化alpha达到6.5%。

这项研究的突破性在于构建了首个"选择-交易"联动的智能配对交易系统。GATs的应用如同给模型装上了"关系雷达"，能动态捕捉资产间的隐含关联；而DRL(深度强化学习)的引入则实现了从静态规则到动态策略的范式转变。作者特别指出，框架中的注意力权重矩阵可解释性强，交易员能直观看到哪些技术指标影响了决策。这种"白盒化"设计对监管严格的金融领域尤为重要。未来工作将扩展至跨市场资产配对，并引入自然语言处理分析财报信息。该成果不仅为量化交易开辟了新路径，其层次化设计思路对投资组合优化、风险管理等领域均有重要启示。