Finance-Aware Graph Spatio-Temporal Network

新的FA-GSTN模型提高了金融波动预测的准确性

研究人员开发了一种名为金融感知图时空网络（FA-GSTN）的新型架构，以改进金融市场已实现波动率的预测。该模型将波动率预测重构为结构化金融对象的演变，从隐含波动率曲面构建时空图序列。FA-GSTN通过金融感知节点特征融入领域知识，并包含用于时间平滑和鲁棒损失函数的模块，以处理噪声和市场压力。在大型股指期权数据集上的评估表明，FA-GSTN达到了最先进的准确性，在训练数据有限的情况下，其性能优于强大的Vision Transformer基线模型。