Cet article propose MRA-AGRU, une nouvelle architecture dynamique de régulation des facteurs pour la prévision des rendements boursiers avec une conscience explicite des régimes de marché. Contrairement aux modèles de facteurs statiques traditionnels, le cadre proposé introduit un mécanisme de régulation informé économiquement qui réajuste de manière adaptative les facteurs en fonction des signaux de régime, combiné à un GRU amélioré par attention pour la modélisation temporelle. Des expériences approfondies sur le CSI 300 et le NASDAQ 100 démontrent une précision prédictive et une robustesse améliorées, y compris un ratio de Sharpe plus élevé et une réduction du maximum drawdown. Ce travail est disponible publiquement en tant que préimpression et représente une recherche en cours dans le domaine de la finance quantitative et de l'apprentissage automatique.
Wang et al. (Mon,) ont étudié cette question.