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Self-supervised risk factor model using dual Recurrent State Space Models
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2025.114036.png)
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摘要
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• 双RSSM风险因子模型用于捕捉市场及单个资产的动态特征。
• 对比学习技术用于提升风险因子的学习性能。
• 资产收益率预测准确率提升41%，风险调整后收益率提升79%。
• 本研究使用的所有代码均已公开发布于GitHub。
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
暂无机构信息
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