Regime-Aware Interpretable Ranking for Sector Rotation
说明面向行业轮动的感知市场状态可解释排序模型
简介本文研究基准相对组合管理中的行业轮动问题，将其表述为按未来风险调整后超额收益对行业进行排序。作者提出RegimeRank模型，用专家定义的时间特征表示基本面与技术信号，通过交叉注意力结合学习到的宏观因子，并用自注意力建模行业间依赖。在2002至2024年标普500周度数据上，该模型在多项排序指标上优于代表性基线。
AuDQ: Auditable Data Quality through Agentic Rule Discovery
说明AuDQ：通过智能体规则发现实现可审计的数据质量
简介该论文提出一种以本体为基础、与代码仓库一体化的数据质量层，把规则作为可版本化、可追溯到治理文本并可通过不可变执行记录重放的正式产物。作者实现了其智能体规则发现核心，包含全自动与引导两种模式以及人在回路的审核界面。论文在金融和零售两个真实行业数据集上初步检验了全自动分治式规则发现与人类专家所定规则在质量和多样性上的差距。
Conflicting History in Foundation Model Return Forecasts
说明基础模型收益预测中的历史冲突问题
简介本文研究在收益关系发生变化时，较早的历史数据可能误导基础模型的预测。作者在五种基础模型预测方法和三种模拟过程上，每种各用1,024次独立重复实验，发现历史冲突会降低预测优于零预测的概率。另有一项针对56只资产的探索性比较显示，将输入从256个收益缩短到64个，所有模型的平均绝对误差都有所增加。
Amortized Neural Filtering for Calibrated Posteriors in Statistical Arbitrage
说明统计套利中用于校准后验的摊销神经滤波
简介该论文针对统计套利中残差价差状态估计的不确定性，提出神经滤波估计器（NFE），在模拟数据上训练后单次前向即可给出每个价差潜在状态的后验分布。作者在韩国股票上发现，传统点估计的预测收益比实际实现高出约一千个基点，摊销方法将该差距缩小约两到八倍。
Topological Compression of Prediction Market Belief States for Event Forecasting
说明用拓扑压缩预测市场信念状态以预测事件
简介本文将拓扑数据分析与持续同调引入预测市场的预测模型，检验预测市场的信念状态是否形成一种结构，其形状能否提供预测信息。作者的结论是：单参数持续同调能提升线性预测模型的预测能力与校准准确度，双参数多重持续性对非线性模型也有类似效果。
Arbitrage-Free Implied Volatility Surface Reconstruction via Additive Martingales
说明基于加法鞅的无套利隐含波动率曲面重构
简介本文提出 AddMart 框架，用少量期权报价重构连续的隐含波动率曲面。该方法通过结构设计满足静态无套利条件，而非依靠学习目标中的正则化。在十组真实期权数据上的实验显示，其重构精度具有竞争力，且没有明显的静态套利违规，并可直接用于估计 VaR、CVaR 和崩盘概率。
When Better Opportunities Backfire: Service Worker Responses to Parallel AI Deployment in Customer Acquisition
说明当更好的机会适得其反：人工服务人员对并行AI部署的反应
简介本文研究AI语音助手在客户获取中的部署效应：企业将低意向线索交给AI，高意向线索分配给人工。基于一家中国在线健康保险经纪公司超过五十万条外呼记录，作者采用时间断点回归设计发现，人工面对的机会在工作日早段明显改善，但其客户获取成功率随之下降，因为较高的保留价值使人员更不愿坚持当前线索。
Probabilistic Limit Order Book Forecasting with Conditional Diffusion Models
说明基于条件扩散模型的限价订单簿概率预测（LOBGrad）
简介本文提出LOBGrad，一种用于限价订单簿（LOB）概率预测的条件DDPM框架，结合自回归RNN编码器与扩散生成器。作者在指数混合和正则性假设下给出了单步噪声预测目标的超额风险不等式，并证明在压缩动态下对条件窗口长度的依赖可转化为对隐状态维度的依赖。在BTC/USDT、GOOGL和META上的实验显示，LOBGrad在各项队列指标上优于无编码器的扩散消融模型，并能复现LOB微观结构的主要特征。
More Mentions, Less Information? Diagnosing Identity and Alignment in Reddit Embeddings for Volatility Forecasting
说明提及更多，信息更少？诊断Reddit嵌入在波动率预测中的身份与对齐问题
简介论文以r/WallStreetBets（WSB）帖子的大语言模型嵌入预测股票对数已实现方差，样本外R²为0.13。作者通过与HAR基准嵌套、加入无文本的公司身份控制、打乱日期与文本的对应关系等方法检验其来源。结果显示，独立拟合能力主要来自公司或公司年度信息，而嵌入对HAR的增益仅约1.22%，且在2020至2022年间不显著。