THEME : Enhancing Thematic Investing with Semantic Stock Representations and Temporal Dynamics
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摘要
本文提出THEME框架，结合语义文本描述与股票近期收益时间序列，通过层次对比学习生成主题感知股票嵌入表示。利用扩展的主题表现集(TRS)构建丰富主题与股票对应关系，解决传统ETF覆盖不足问题。实验显示，THEME显著提升主题股票检索精度及投资组合表现，兼顾结构语义和市场动态，具有良好适用性与拓展性，推动主题投资智能化与动态化进程[page::0][page::2][page::4][page::6]。
