arXiv cs.LG· Joel Pfeffer (Allora Foundation), J. M. Diederik Kruijssen (Allora Foundation), Florian Stecker (Allora Foundation), Steven N. Longmore (Allora Foundation, LJMU)·· 2026-09-30AI 评分37
CZAR 损失函数：面向金融对数收益率预测的专用目标函数
Introducing the CZAR Loss: A Tailored Objective Function for Financial Log-Return Predictions
AI 导读
研究提出面向金融对数收益率预测的 CZAR 损失函数，旨在解决均方误差等对称回归损失导致预测趋向于常数零的问题。该分段二次损失具备解析梯度与 Hessian 矩阵，适配梯度提升库，其 4 个超参数可简化为单个选择。在日内 BTC 对数收益率的 LightGBM 实验中，CZAR 模型有效降低了零收益偏差，并提升了大幅波动下的方向预测准确率。
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