本课程以一篇“价格图+复杂网络”预测股票涨跌的前沿论文为线索，带你拆解金融时间序列如何从价格序列转成图结构，再通过节点重要性CI、图嵌入与注意力机制融合，进入DARN、CNN等模块，最终输出涨跌判断。你将理解模型创新点与已有模块的拼接逻辑，掌握沪深300数据实验、消融分析、季度测试和投资组合回测的设计思路，也会看到讲者对信息损失、停牌退市、成分股选择、复现开源等问题的批判性追问。课程适合金融量化、时间序列分析、图神经网络和AI论文复现方向的学习者，尤其适合想打通“金融问题—网络建模—深度学习—实验评估”链路的人。学完后，你不仅能读懂该类论文的核心方法，还能形成评估模型可信度、识别数据陷阱和判断论文复现价值的意识。