17:53
官方账号arXiv cs.LG@Junyi Ye, Gargi Vijay Borde
推荐理由：金融时序预测别急着堆参数，试试把市场状态信息只用来做路由。RG-ResMoE在1027只美股上比MLP更准更稳，软路由还改善了VaR校准。
波动率预测
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8月13日
17:53
本文提出RG-ResMoE架构，用于1027只美国股票的5天已实现波动率预测。该模型将制度信息仅用于专家路由，而非直接参与预测。在容量匹配实验中，RG-ResMoE在预测准确性和训练稳定性上优于标准MLP，并在日本股票面板上复现了类似增益。将制度变量直接拼接到输入会降低性能，而仅作为路由门控输入则改善预测精度和VaR校准。软路由一致优于硬路由。
7月27日
10:59
10:59
官方账号arXiv cs.LG@Aliaksei Kaliutau
推荐理由：这篇论文搞了个 SUSA 方法，用储备池做波动率预测，在美股 ETF 上测了效果比 GARCH 好，还能跟 HARQ 组合更牛。