GCN 假设图是无向的，因为利用了对称的拉普拉斯矩阵 (只有邻接矩阵 A 是对称的，拉普拉斯矩阵才可以正交分解)，不能直接用于有向图

GCN 不能处理动态图，GCN 在训练时依赖于具体的图结构，测试的时候也要在相同的图上进行。因此只能处理 transductive 任务，不能处理 inductive 任务。transductive 指训练和测试的时候基于相同的图结构，例如在一个社交网络上，知道一部分人的类别，预测另一部分人的类别。inductive 指训练和测试使用不同的图结构，例如在一个社交网络上训练，在另一个社交网络上预测。

资产质地：我们排除了负债过高与商誉比过高的企业，并将在个股研究中进一步关注 公司的股权质押率及控制权的稳定的问题。

好用指数：★★★★★

　　在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。具体结构如下图所示：

你看到这一条的反应可能会是：“切，还用你说?”我相信，这甚至是每个股民都知道的铁律。但是你是否这样做了呢?有多少次你一次次买进一次次亏损，最后你才发现你一直在下跌段买进，比如2018年的大盘就是如此。怎样避免逆势买进?最简单的方法就是60日均线下方不操作，60日均线向下不操作，甚至60日均线打平不操作。

好了，今天两个案例就讲到这里，欢迎大家关注。

观察下图可知，量价相关性的截面特征较为稳定

得到相关系数表：

1.“双针探底”选牛股(例：驰宏锌锗(600497))

2.“炮坑洗盘”选牛股(例：桂柳工A、海南航空(600221))

“炮坑洗盘”是拉升之前的洗盘，碰到它是很痛苦的一件事情!很多人很难忍受。如果我们忍受不了，第一次选择止损出局，是人之常情!但是，在其止跌之后， 再次突破的良机出现时，我们可以选择再度介入!对股票，我们不应该因为它第一次使我们止损亏钱就痛恨它!股票本身没有错，错的是我们难以控制自己人性!但 是，可以用纪律和技术来弥补人性的不足。

3.“尖底洗盘”选牛股(例：东方宝龙)

4.“尖头画图”选牛股(例：王府井(600859))

5.“仙人指路”选牛股(例：一汽夏利(000927)、G明珠)

6.“跳空缺口”选牛股(例：G中粮地)

7.“均线多头排列”选牛股(例：G中黄金、G中材)

图中①处，“均线多头排列”选股，中大阳K线是加速的信号，可以在第一根中大阳K线后的第1、2天的调整K线之中介入!均线多头排列，代表的是强烈的多头力量进攻，这是我们做股票梦寐以求的最强攻击状态。

图中①处，第一个涨停板，将该股带向了多头最强的攻击状态——均线多头排列，利用均线多头排列选股，可以让我们快速骑上短线飙升黑马股。目前很多软件都有这个选股功能，大家可以利用这个智能选股去挑选自己喜爱的个股。

按照资料中的步骤，搭建深度学习模型，选择GRU算法，构建包括特征和标签提取、特征预处理、样本内训练、交叉验证和样本外测试等步骤。最终在每个月底可以产生对全部个股下期上涨概率的预测值，然后根据正确率、AUC 等指标以及策略回测结果对模型进行评价。我们的模型设置为月频换仓，为了让模型及时学习到市场特征的变化并兼顾计算效率，我们采用了滚动回测方法，即从 2019年1月1开始，每月底重新构建一次模型，在下一月进行测试。我们还根据模型的预测结果构建了沪深300成份内选股和中证500成份内选股策略，通过年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标综合评价策略效果。

一般来说,无量涨停的后市上涨空间巨大,需高度关注,并随时准备在后市震荡中介入。

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