FactorVQVAE: Discrete latent factor model via Vector Quantized Variational Autoencoder

This study introduces FactorVQVAE, the first integration of the Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) into factor modeling, providing a novel framework for predicting cross-sectional stock returns and constructing systematic investment portfolios. The model employs a two-stage architectur...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Knowledge-based systems Ročník 318; s. 113460
Hlavní autoři:	Kim, Namhyoung, Ock, Seung Eun, Song, Jae Wook
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 07.06.2025
Témata:	Autoencoder Dynamic latent factor model Portfolio investment Transformer Vector quantization Portfolio investment Transformer Vector quantization Dynamic latent factor model Autoencoder
ISSN:	0950-7051
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!