金融人工智能综述：架构、进展与开放挑战

金融人工智能为金融市场预测、投资组合优化和自动化交易提供了先进的方法。本综述从三个主要维度对这些进展进行了系统分析：捕捉复杂市场动态的预测模型、优化交易和投资策略的决策框架，以及利用非结构化金融信息的知识增强系统。我们考察了重大创新，包括用于金融时间序列的基础模型、用于市场关系建模的基于图的架构，以及用于投资组合优化的分层框架。分析揭示了模型复杂性与实际约束之间的关键权衡，特别是在高频交易应用中。我们指出了理论进展与工业实施之间的关键差距和开放挑战，概述了提高模型性能和实用性的开放挑战与机遇。