Policy-Controlled Generalized Share: A General Framework with a Transformer Instantiation for Strictly Online Switching-Oracle Tracking

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Hu, Hongkai
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Statistical Finance
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Online Ensemble Learning for Sector Rotation: A Gradient-Free Framework
von: Miao, Jiaju, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Hybrid Deep Learning Framework for Stock Price Prediction Considering the Investor Sentiment of Online Forum Enhanced by Popularity
von: Li, Huiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Factor Models: Generating High-Dimensional Returns with Factor Structure
von: Chen, Minshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Distribution Prediction for Asset Returns
von: Pétursson, Ísak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ProteuS: A Generative Approach for Simulating Concept Drift in Financial Markets
von: Suárez-Cetrulo, Andrés L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeuralFactors: A Novel Factor Learning Approach to Generative Modeling of Equities
von: Gopal, Achintya
Veröffentlicht: (2024)

Deep Generative Modeling for Financial Time Series with Application in VaR: A Comparative Review
von: Ericson, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Path-Law Jump-Diffusion: Sequential MMD-Gradient Flows and Generalisation Bounds in Marcus-Signature RKHS
von: Bloch, Daniel
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Visual Realism: Toward Reliable Financial Time Series Generation
von: Zhang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RAGIC: Risk-Aware Generative Adversarial Model for Stock Interval Construction
von: Gu, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Applying News and Media Sentiment Analysis for Generating Forex Trading Signals
von: Olaiyapo, Oluwafemi F
Veröffentlicht: (2024)

Improving S&P 500 Volatility Forecasting through Regime-Switching Methods
von: Blake, Ava C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploratory Mean-Variance Portfolio Optimization with Regime-Switching Market Dynamics
von: Chen, Yuling Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VWAP Execution with Signature-Enhanced Transformers: A Multi-Asset Learning Approach
von: Genet, Remi
Veröffentlicht: (2025)

A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments
von: Saidd, Nabeel Ahmad
Veröffentlicht: (2026)

Online High-Frequency Trading Stock Forecasting with Automated Feature Clustering and Radial Basis Function Neural Networks
von: Ntakaris, Adamantios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SBBTS: A Unified Schrödinger-Bass Framework for Synthetic Financial Time Series
von: Alouadi, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Sequential Prediction: Learning Financial Market Dynamics in Volatile and Non-Stationary Environments through Sentiment-Conditioned Generative Modelling
von: Lazanas, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Index to Equity: Pre-Training Transformers for Stock Return Prediction
von: Coolsaet, Marie Soehl, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparative Analysis of LSTM, GRU, and Transformer Models for Stock Price Prediction
von: Xiao, Jue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimal Batch Adaptive Learning Policy Engine for Real-Time Mid-Price Forecasting in High-Frequency Trading
von: Ntakaris, Adamantios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Higher Order Transformers: Enhancing Stock Movement Prediction On Multimodal Time-Series Data
von: Omranpour, Soroush, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Financial fraud detection system based on improved random forest and gradient boosting machine (GBM)
von: Hu, Tianzuo
Veröffentlicht: (2025)

Financial Data Analysis Using Expert Bayesian Framework For Bankruptcy Prediction
von: Mukeri, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2020)

MCI-GRU: Stock Prediction Model Based on Multi-Head Cross-Attention and Improved GRU
von: Zhu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Anticipatory Reinforcement Learning: From Generative Path-Laws to Distributional Value Functions
von: Bloch, Daniel
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Linear Signal: An Unsupervised Machine Learning Framework to Optimize PnL with Linear Signals
von: Renucci, Pierre
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Temporal Fusion Transformers for Cryptocurrency Price Prediction
von: Peik, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DELPHYNE: A Pre-Trained Model for General and Financial Time Series
von: Ding, Xueying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Regime-Aware Stock Price Prediction Using Autoencoder-Gated Dual Node Transformers with Reinforcement Learning Control
von: Ridhawi, Mohammad Al, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Developing Cryptocurrency Trading Strategy Based on Autoencoder-CNN-GANs Algorithms
von: Hu, Zhuohuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Monitoring: A General Framework with an Application to Non-life Insurance Pricing
von: Brauer, Alexej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Analysis from Generative Models for Investment Decisions
von: Chen, Chung-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting
von: Puoti, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nansde-net: A neural sde framework for generating time series with memory
von: Ozai, Hiromu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Stock Price Prediction: A Case Study of the Russian Securities Market
von: Khubiev, Kasymkhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A three-step machine learning approach to predict market bubbles with financial news
von: Atsiwo, Abraham
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Time Series Categorization and Temporal Fusion Transformers to Improve Cryptocurrency Price Forecasting
von: Peik, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predictive Accuracy versus Interpretability in Energy Markets: A Copula-Enhanced TVP-SVAR Analysis
von: Pokou, Fredy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploiting Supply Chain Interdependencies for Stock Return Prediction: A Full-State Graph Convolutional LSTM
von: Liu, Chang
Veröffentlicht: (2023)