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  1. TOOL · CL_284595 ·

    STOCK-JEPA框架增强股权市场表示学习

    研究人员开发了STOCK-JEPA，一个结合深度学习和传统金融模型优势的股权市场表示学习新框架。该方法将潜在表示锚定到源自低复杂度金融统计数据的先验，然后基于历史背景预测该锚定的增量修正。该框架旨在捕捉复杂的非线性信号，同时保持经济可解释性并减少对噪声的过拟合。实验表明，STOCK-JEPA在关键性能指标上优于中国和美国股市的13种基线方法。