Stock-JEPA：股票市场中的先验锚定潜在修正表征学习

Stock-JEPA 提出一种联合嵌入预测框架，以低复杂度金融模型生成的多周期收益与风险统计作为先验锚点，再通过上下文条件修正预测器估计未来表征相对锚点的可预测位移。理论上最优修正可将先验锚点的期望平方误差降低 E[‖Δ‖₂²]。实验显示其在中国和美国股票市场上以 5 项关键指标超越 13 个强基线。