趋势驱动的高阶股票关系建模：TD-HCN超图卷积网络在收益预测中的创新应用

针对股票市场动态复杂关系建模的难题，Lexin Fang等研究者提出TD-HCN模型，通过Prior-constrained Relational Learning（PCRL）策略融合先验知识与隐式关系，结合Disentanglement Representation Learning（DRL）模块捕捉趋势变化，在NASDAQ和NYSE数据集上显著超越现有方法，为金融时序预测提供了高阶动态关系建模新范式。

　　

股票市场犹如一片暗流涌动的海洋，价格波动背后隐藏着错综复杂的公司关联网络——从产业链协同到行业政策共振，这些关系既非静态也不局限于两两之间。传统统计方法如AR模型或Kalman滤波因线性假设而捉襟见肘，而深度学习模型如RNN和Transformer虽能捕捉时序特征，却难以表征股票间高阶非线性交互。更棘手的是，现有图神经网络（GCN）仅能处理二元静态关系，而真实市场中，一个行业政策可能同时影响数十家上市公司，这种群体关联需要用超图（hypergraph）中单条超边（hyperedge）连接多个节点的特性才能准确刻画。

针对这一挑战，中国的研究团队提出TD-HCN模型，其创新性体现在三方面：首先通过PCRL策略将先验知识（如行业分类）作为约束项融入隐式关系学习，解决传统方法或过拟合或欠拟合的困境；其次设计LDRL模块分析局部动态关系，与全局静态关系学习协同优化；最后引入DRL机制，通过特征解耦和双重注意力分离关键趋势特征。实验证明，该模型在2852只股票、1174个交易日的数据上，预测准确率显著优于SOTA方法。

关键技术包括：1) 基于NASDAQ/NYSE真实交易数据的多关系超图构建；2) 融合先验知识的PCRL优化框架；3) 动态趋势解耦的DRL模块；4) 局部-全局协同学习架构。

【研究结果】

1. Prior-constrained Relational Learning：通过将行业关联等先验作为正则项，PCRL学习到的超图邻接矩阵同时保留显式结构（如供应链）与隐式关联（如价格联动），节点度分布更均衡。
2. Disentanglement Representation Learning：DRL模块将股票关系特征分解为趋势成分与稳态成分，通过⁺/-_att注意力机制强化关键趋势信号，在金融危机等突变时段预测误差降低19.7%。
3. Local-Global Collaboration：LDRL捕捉短期波动（如季度财报影响），而全局模块建模长期稳定关系（如行业生态），二者协同使NDCG@10指标提升12.3%。

【结论】
TD-HCN首次实现股票关系动态趋势与高阶交互的统一建模，其PCRL策略为知识引导的图学习提供新思路，DRL模块开创性地将时序解耦技术应用于金融关系分析。该成果发表于《Neural Networks》，不仅为量化投资提供新工具，其方法论对社交网络分析、流行病传播预测等复杂系统建模亦有启示。