A Case Study of Next Portfolio Prediction for Mutual Funds
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摘要
本报告首次将互惠基金组合预测任务定义为下一新篮推荐（Next Novel Basket Recommendation，NNBR）问题，构建了基于SEC公开数据的综合基准数据集。对比多种推荐系统模型发现，传统NBR模型在预测整个或重复组合项时表现良好，但在预测新增持仓（新篮）时效果显著下降，且简单启发式方法反而表现优异。自编码器类模型在新篮预测中表现最佳，揭示预测新增基金持仓的复杂性及领域特征重要性，为进一步研究金融组合预测提供基础[page::0][page::1][page::6][page::7]。
