摘要
　　本文围绕图神经网络（GNN）在期货量化策略中的应用进行初步探讨，以扩散图神经网络为核心建模框架，对商品期货市场多品种、强关系、高异质性的特征进行结构化表达，并构建跨品种间的信息传播机制。研究基于主力合约行情数据，通过构建图结构输入、引入时间步多尺度嵌入层与注意力机制，实现对未来价格涨跌的分类预测任务。回测结果显示，该模型在Top-K多空策略中具备一定的阿尔法捕捉能力，验证了图结构在捕捉市场关联性中的建模优势
　　核心观点
　　1.期货市场的图结构建模需求强烈：与传统的截面因子截取方法相比，期货市场中存在显著的跨品种结构性联动，例如产业链上下游、跨期价差、资金流向等，适合借助图神经网络进行关联建模。
　　2.图神经网络具有天然的信息扩散与聚合优势。模型能够有效扩散并编码邻接图中的高阶依赖信息；同时引入的多头注意力机制增强了不同时间尺度与特征通道的建模能力。
　　3.实证验证具备阿尔法能力：以近几年主流商品合约数据为例，模型在Top-K多头、空头组合上显著优于传统截面策略，具备一定的超额收益获取能力，尤其在波动增强的阶段预测能力更为突出。
　　4.存在进一步优化空间：当前策略仍基于单步分类决策，未来可融合价格幅度回归目标、引入品种属性图谱、优化目标函数结构等方向进一步提升策略泛化能力与实际交易性能