Graph Engineering for Quants: The Complete Masterclass
本文全面介绍了图神经网络（GNN）在量化金融中的应用，涵盖数学基础、主要架构（GCN、GAT、TGN）及五个实际用例（股票预测、欺诈检测等），并提供了完整的PyTorch Geometric代码。文章强调金融市场本质上是关系系统，传统模型无法捕捉股票间的复杂依赖，而GNN能直接操作关系结构，学习信号在网络中的传播，从而提升预测准确性和风险管理能力。文中引用了多项研究及BlackRock的部署案例，展示了GNN在量化投资中的显著优势。
