Stock Recommendations for Individual Investors: A Temporal Graph Network Approach with Mean-Variance Efficient Sampling
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摘要
本报告提出了PfoTGNRec模型，通过结合时间图网络与均值-方差有效采样，有效捕获了个人投资者偏好与投资组合的动态变化，解决了推荐准确性与投资组合多样化的权衡问题。实证结果显示该模型在推荐性能与投资组合夏普比率上均优于当前主流动态及静态模型，为个人投资者提供兼顾偏好和收益的交易建议 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::6][page::7]。
