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通过大型语言模型整合股票特征和全球信息以提升股票收益预测
通过引入 LG 模型和 SCRL 方法，我们提出了一个用于量化投资的创新框架，能够有效将 Large Language Models 中包含的语义信息与现有的量化股票特征相结合，以提高金融新闻分析和股票收益预测的性能。在中国 A 股市场中，
PDF9 months ago
IJCAIHireVAE：基于分层和制度变换 VAE 的在线自适应因子模型
本文提出了第一个基于深度学习的在线自适应因子模型，其中核心是一个嵌套潜在空间，可以有效地估计有用的潜在因子并进而预测准确的股票回报，在股市常用基准测试中，HireVAE 表现出卓越的主动回报优势。
PDFa year ago
Quant 4.0：基于自动化、可解释和知识驱动的人工智能工程化量化投资
该论文介绍了 Quant 4.0 的概念，它由自动化 AI、可解释的 AI 和知识驱动的 AI 三个组件构成，并探讨了 Quant 技术的十个研究问题，提出了可行的解决方案、研究方向和未来趋势。
PDF2 years ago
一种基于多任务学习的路由不确定性感知交易专家的量化股票投资方法
本文提出了多任务混合专家 (MoE) 框架 AlphaMix，重塑了定量投资为多任务学习问题，并且在投资时考虑了模型不确定性，动态地选择适当的交易专家。在五年时间跨度内的实际交易数据上，该框架在四项财务指标上表现显著优于现有的基线模型。
PDF2 years ago
KDD利用时间路由适配器和最优传输学习多种股票交易模式
本文提出新的模型结构 (Temporal Routing Adaptor, TRA)，使用 Optimal Transport 算法解决模型训练中的挑战，将模型应用于真实的股票排名任务及数据集中，相比于现有模型可以提高信息系数（IC）至 0
PDF3 years ago
Qlib：面向 AI 的量化投资平台
研究旨在通过使用 AI 技术，为数量化投资提供一个强大的基础架构，以支持新的学习范式和数据驱动的方法，并解决在 AI 技术应用于金融领域的过程中所面临的挑战。
PDF4 years ago