> 数据图表如何解释HIST-HyperGCN 模型框架2025-7-0表示股票从因子层获得的收益贡献（ ）。（2）模块保留了原 HIST 中的 linear leakyrelu 结构，用于建模未被因子层解释的特质收益。（3）1, 2, 3 为可学习的线性参数，b 为偏置项，用于拟合各路径对最终收益的相对贡献，增强表达能力并提升对收益的拟合效果。这种改进方式，既保留了 HIST 框架中“非线性因子建模 特质残差剥离”的基本思想，又通过引入超图结构提升了对复杂因子暴露模式的表达能力，使得模型在表达强度、稳定性与结构可扩展性方面更具优势。东方证券金融地产
