量化金融 · 2026年11月9日（周一）

arXiv 量化金融（q-fin）。

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arXiv q-fin.CP

Diversification Across Predictors: Heterogeneous Ensemble Learning for Cross-Sectional Return Prediction

说明跨预测器分散化：用于截面收益率预测的异构集成学习

简介本文研究股票截面收益率预测，提出一种异构集成框架，将线性预测器与非线性预测器通过装袋方式结合，利用误差相关性低实现误差抵消。作者通过偏差-方差-协方差分解说明组合分散化与预测器聚合之间的数学对应关系。在CSI300日频Alpha158因子数据集上，该方法的Rank IC较单独神经网络提升超过13%，并在预测精度和组合评价指标上优于XGBoost、Double Ensemble等基于树的方法。

Danning Li

arXiv q-fin.RM

Diversified-Risk-Perception Risk Measures and Portfolio Selection

说明多风险模型分散化的风险度量与投资组合选择

简介本文提出“多元风险感知”（DRP）风险度量框架，同时对资产和风险模型进行分散化，以减少对单一概率模型的依赖。作者以DRP期望短缺（DRP-ES）为例，建立其理论性质并给出对模型参数敏感性的界。在美国、中国A股和韩国股市的实证中，基于DRP-ES的策略在不同时期获得了更高的夏普比率和更低的最大回撤。

Yang Liu, Yuhao Liu, Jiani Shen

arXiv q-fin.MF · cs.NA · math.FA

Adjoint Kernel Sensitivity of the Rough Heston Characteristic Exponent

说明粗糙Heston模型特征指数对记忆核的伴随核敏感性

简介该论文针对粗糙波动率模型中的Heston特征指数，推导了其对记忆核一阶敏感性的伴随表示，参数与方差曲线保持固定。通过由后向线性Volterra方程得到的连续敏感核，给出了核扰动的Fréchet导数表示，并在结构核类上得到方向可微性与二次余项的一阶展开。文中还包括多因子近似的数值实验。

Carlos Escudero, Francisco J. Luguera-Par\'uas, Miguel Sama