벡터 양자화 이산 잠재 요인과 금융 선험 지식의 결합: 포트폴리오 구성을 위한 동적 횡단면 주식 순위 예측

연구진은 주식 순위화와 포트폴리오 구성을 위한 동적 팩터 모델 PRISM-VQ를 제안했다.

이 모델은 전문가 금융 사전지식, 벡터 양자화된 잠재 팩터, 구조 조건부 Mixture-of-Experts를 결합해 시변 팩터 로딩을 추정한다.

CSI 300과 S&P 500 데이터에서 강력한 기준 모델보다 더 나은 수익률 예측과 포트폴리오 성과를 보였다.

이 접근법은 횡단면 수익 예측의 신호 품질과 해석 가능성을 함께 높이는 것을 목표로 한다.