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基于动态图节点亲和力的机构股权持仓预测

arXiv cs.LG · 2026-07-15 缓存

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。

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@Rossst_03: 斯坦福大学教授Stephen Boyd:"Citadel会花40万美元雇一个22岁的年轻人运行这个优化器。那本教授此内容的教科书...

X AI KOLs Timeline · 2026-06-29 缓存

一条推文强调了斯坦福大学教授Stephen Boyd免费的凸优化课程和教科书,指出Citadel为此技能支付40万美元。该课程讲授最优投资组合配置,但强调优化器只有在信号具备真正优势时才有效。

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