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ASE 框架用归因引导语义演化提升时间序列预测
arXiv 论文提出 ASE（归因引导语义演化）模块化框架，用于构建文本因子、评估其条件贡献并部署数值-文本混合预测器。在四个 TESS 数据集与 CSI 300 股票排名任务上，各实现测试 MSE 均低于已发表 TESS 分数，文本融合使平均 RankIC 提升约 0.0006。
arXiv cs.AI13 天前
#量化金融
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OrderFlowDiT：用扩散 Transformer 预测限价单供给分布
论文提出 OrderFlowDiT，一种条件扩散 Transformer，直接建模未归一化的买卖盘价量场，并引入非平衡最优传输（UOT）辅助损失。在 30 只美股、1950 个验证条件下，加入 UOT 使全场传输成本降低 45.8%、传输能量分数降低 26.1%，且每只股票均有改善。
arXiv cs.LG14 天前
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Stock-JEPA：股票市场的先验锚定表示学习
论文提出 Stock-JEPA，一种联合嵌入预测框架，学习相对于时点金融先验的可预测增量修正。它用低复杂度金融模型生成多周期收益与风险统计作为锚点，再通过上下文条件修正预测器估计未来表示的位移。理论上证明最优修正可精确降低先验锚点的期望平方误差，实验在中国与美国股市上优于 13 个强基线。
arXiv cs.LG26 天前
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Numerai：构建预测股市的AI科学家
Numerai平台提出构建"AI科学家"来预测股票市场，通过众包数据科学竞赛与加密代币激励模型开发。属于AI在量化金融领域的应用探索。
Hacker News – AI32 天前
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CryptoL：加密货币多变量时序预测新框架
论文提出CryptoL统一框架，针对加密货币OHLC数据中跨资产尺度差异大、非平稳性强的问题，在RevIN流程内以情境归一化坐标计算预测误差，避免反归一化给MSE目标引入额外平方尺度权重。框架还比较通道独立与通道依赖归一化，并引入尺度自适应数值稳定与OHLC不等式软可行性损失。实验显示其在预测精度…
arXiv cs.AI51 天前