Amortized Neural Filtering for Calibrated Posteriors in Statistical Arbitrage
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摘要
本文提出神经滤波估计器（NFE），利用经过真实残差双样本检验约束的模拟均值回复过程，以摊销推断方式估计统计套利残差价差的潜在半衰期及其后验不确定性，并将后验用于仓位配置。[page::0][page::2][page::3] 在韩国股票样本中，点估计的预测收益较实际收益每持有期高约1000个基点，而摊销方法将该预测—实现缺口缩小约2至8倍；NFE后验仓位与Attention Factor Model的夏普表现基本相当，且风险没有增加。[page::5][page::6] 实验同时表明，窗口内未知价位是状态识别损失的主要来源，后验的核心价值不是创造额外Alpha，而是对策略自身预测误差进行更可靠的校准。[page::5][page::6]
