arXiv 机器学习· Yizhi Luo, Jiahe Yi, Jianhui Zhang, Shuo Sun·· 4 小时前AI 评分34
Stock-JEPA：基于先验锚定的股票市场潜在修正表征学习框架
STOCK-JEPA: Prior-Anchored Latent Revision Representation Learning in Equity Markets
AI 导读
Stock-JEPA 是一种面向股票市场的联合嵌入预测框架，通过将低复杂度金融先验映射为潜在空间的锚点，并结合上下文修正预测器来学习可预测的增量表征。该方法在理论上证明了修正机制能有效降低未来表征的预期平方误差。实验表明，Stock-JEPA 在中美大规模股票市场的 5 项关键评估指标上均超越了 13 个强基线模型。
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