Salvato in:
| Autori principali: | Wood, Kieran, Zohren, Stefan, Roberts, Stephen J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2605.19231 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
DeePM: Regime-Robust Deep Learning for Systematic Macro Portfolio Management
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026)
Few-Shot Learning Patterns in Financial Time-Series for Trend-Following Strategies
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Learning for Financial Time Series: A Large-Scale Benchmark of Risk-Adjusted Performance
di: Saly-Kaufmann, Adir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saly-Kaufmann, Adir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning for Options Trading: An End-To-End Approach
di: Tan, Wee Ling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Wee Ling, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions
di: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2022)
On Sequential Bayesian Inference for Continual Learning
di: Kessler, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kessler, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Realised Volatility Forecasting: Machine Learning via Financial Word Embedding
di: Rahimikia, Eghbal, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Rahimikia, Eghbal, et al.
Pubblicazione: (2021)
Signature-Informed Transformer for Asset Allocation
di: Hwang, Yoontae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hwang, Yoontae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Marginalization Consistent Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series via Mixture of Separable flows
di: Yalavarthi, Vijaya Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yalavarthi, Vijaya Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting
di: Kong, Yaxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kong, Yaxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evolving Multi-Scale Normalization for Time Series Forecasting under Distribution Shifts
di: Qin, Dalin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qin, Dalin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Dynamic Mixture Model with Full Covariance for Probabilistic Traffic Forecasting
di: Choi, Seongjin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Choi, Seongjin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep and Probabilistic Solar Irradiance Forecast at the Arctic Circle
di: Erdmann, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Erdmann, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting
di: Zheng, Vincent Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Vincent Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dynamic Mixture of Experts Against Severe Distribution Shifts
di: Kim, Donghu
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Donghu
Pubblicazione: (2025)
MaxEnt Loss: Constrained Maximum Entropy for Calibration under Out-of-Distribution Shift
di: Neo, Dexter, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Neo, Dexter, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rethinking Adam for Time Series Forecasting: A Simple Heuristic to Improve Optimization under Distribution Shifts
di: Dong, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2026)
ShiftKD: Benchmarking Knowledge Distillation under Distribution Shift
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Generative Spatiotemporal Engression for Probabilistic Forecasting of Epidemics
di: Pathak, Rajdeep, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pathak, Rajdeep, et al.
Pubblicazione: (2026)
Theory-inspired Label Shift Adaptation via Aligned Distribution Mixture
di: Fan, Ruidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Ruidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Dimensionality Hurts: The Role of LLM Embedding Compression for Noisy Regression Tasks
di: Drinkall, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Drinkall, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detecting Changes in Causal Dependence with Kernels and Copulas
di: Gavioli-Akilagun, Shakeel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gavioli-Akilagun, Shakeel, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Survey of Deep Graph Learning under Distribution Shifts: from Graph Out-of-Distribution Generalization to Adaptation
di: Zhang, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation under Distribution Shift with Bounded Extremum Seeking
di: Saxena, Shaifalee, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saxena, Shaifalee, et al.
Pubblicazione: (2026)
Noise Titration: Exact Distributional Benchmarking for Probabilistic Time Series Forecasting
di: Wang, Qilin
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Qilin
Pubblicazione: (2026)
Trustworthy Machine Learning under Distribution Shifts
di: Huang, Zhuo
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Zhuo
Pubblicazione: (2025)
Optimal Classification under Performative Distribution Shift
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2024)
Density-Regression: Efficient and Distance-Aware Deep Regressor for Uncertainty Estimation under Distribution Shifts
di: Bui, Ha Manh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bui, Ha Manh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Probabilistic Forecasting of Irregular Time Series via Conditional Flows
di: Yalavarthi, Vijaya Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yalavarthi, Vijaya Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
RoME: Domain-Robust Mixture-of-Experts for MILP Solution Prediction across Domains
di: Pu, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pu, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
OceanCBM: A Concept Bottleneck Model for Mechanistic Interpretability in Ocean Forecasting
di: Suri, Sanah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Suri, Sanah, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Regime-Switching Forecasts with Distribution-Free Uncertainty: Deep Switching State-Space Models Meet Conformal Prediction
di: LU, Echo Diyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: LU, Echo Diyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graphs Generalization under Distribution Shifts
di: Tian, Qin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Qin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Forecasting the Past: Gradient-Based Distribution Shift Detection in Trajectory Prediction
di: De Vita, Michele, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Vita, Michele, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Probabilistic Modeling of User Behavior for Anomaly Detection via Mixture Density Networks
di: Dai, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning for Loan Recovery Prediction under Distribution Shifts with Heterogeneous Feature Spaces
di: Gerling, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gerling, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2026)
GeSS: Benchmarking Geometric Deep Learning under Scientific Applications with Distribution Shifts
di: Zou, Deyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zou, Deyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
XRMDN: An Extended Recurrent Mixture Density Network for Short-Term Probabilistic Rider Demand Forecasting with High Volatility
di: Li, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Xiaoming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Whitening Spherical Gaussian Mixtures in the Large-Dimensional Regime
di: Boudjemaa, Mohammed Racim Moussa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boudjemaa, Mohammed Racim Moussa, et al.
Pubblicazione: (2025)
GraphMETRO: Mitigating Complex Graph Distribution Shifts via Mixture of Aligned Experts
di: Wu, Shirley, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Shirley, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
DeePM: Regime-Robust Deep Learning for Systematic Macro Portfolio Management
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Few-Shot Learning Patterns in Financial Time-Series for Trend-Following Strategies
di: Wood, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep Learning for Financial Time Series: A Large-Scale Benchmark of Risk-Adjusted Performance
di: Saly-Kaufmann, Adir, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Deep Learning for Options Trading: An End-To-End Approach
di: Tan, Wee Ling, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions
di: Moreno-Pino, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2022)