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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Knowledge-based systems Jg. 318; S. 113460
Hauptverfasser:	Kim, Namhyoung, Ock, Seung Eun, Song, Jae Wook
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 07.06.2025
Schlagworte:	Autoencoder Dynamic latent factor model Portfolio investment Transformer Vector quantization Portfolio investment Transformer Vector quantization Dynamic latent factor model Autoencoder
ISSN:	0950-7051
Online-Zugang:	Volltext
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