Temporal Representation Learning for Stock Similarities and Its Applications in Investment Management

在快速全球化和数字化的时代，由于金融市场的非平稳性和传统地区和行业分类的歧义，准确识别相似股票变得越来越具有挑战性。为了应对这些挑战，我们研究了SimStock，这是一个新颖的时间自监督学习框架，结合了自监督学习（SSL）和时间域泛化技术，以学习金融时间序列数据的稳健和信息丰富的表示。我们的研究主要关注从更广泛的角度理解股票之间的相似性，考虑全球金融格局的复杂动态。我们在四个真实世界的数据集上进行了广泛的实验，涉及数千只股票，并展示了SimStock在寻找相似股票方面的有效性，优于现有方法。SimStock的实际效用通过其应用于各种投资策略来展示，如配对交易、指数跟踪和组合优化，其中它比传统方法表现更好。我们的发现从经验上考察了数据驱动方法利用时间自监督学习的力量来增强投资决策和风险管理实践的潜力，面对不断变化的全球金融格局。

SimStock试图解决的问题是如何在金融市场这个非平稳的领域中，准确地识别相似的股票。同时，还试图证明数据驱动方法在投资决策和风险管理中的潜在作用。

论文提出了一种新的时间自监督学习框架SimStock，将自监督学习和时间域泛化技术相结合，以学习金融时间序列数据的鲁棒和信息丰富的表示。该方法在考虑全球金融市场的复杂动态方面，从更广泛的角度来理解股票之间的相似性。

论文对四个真实数据集进行了广泛的实验，展示了SimStock在寻找相似股票方面的有效性，优于现有方法。论文还展示了SimStock在各种投资策略中的实用性，例如配对交易、指数跟踪和组合优化等方面，相比传统方法，它能够带来更优异的表现。

在这个领域中，最近还有一些相关的研究，例如“Deep Learning for Stock Selection Based on Technical Analysis”，“A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem”等。