这是一篇ICASSP 2018里的文章，文章
LEARNING TEMPORAL RELATIONSHIPS BETWEEN FINANCIAL SIGNALS
这篇文章提供的是一个分析金融时序之间temporal关系的方法
1.通过市场敏感性因子alpha，自相关参数gama，关系参数omiga提供了两个标的之间的关联 以这三者为参数来构造了一个回归模型
总体来说分为如下的几个部分
首先定义了这个回归任务的形式，标准的回归任务是一个这样的形态，
文章中加入了一个factor ϕ，得到了如下的形式：
而文章中给了一个这样的形态：
其原因是由于正则化的最小二乘使所有参数的惩罚系数相等，因此文章提出了上式中的正则化方法，这会给关系系数的大变化增加代价，同时迅速动态地适应市场变化。
更多的内容可以看文章中的第二节。
标签：关系,回归,时序,正则,参数,文章,序列,金融 来源： https://blog.51cto.com/u_12136715/2952895
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