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CryptoL是一个统一的加密货币多变量时间序列预测框架，通过缓解尺度主导和强制执行物理约束来提高预测准确性和金融有效性。
本文提出了一个利用时间图机器学习预测机构股权持仓的基准，将其建模为二分图上的节点亲和力预测。提出的NAVIS模型在SEC 13F申报数据集上达到了0.9127的最先进NDCG。