FAR-Trans：金融资产推荐的数据集
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2024-07-12 v1 计算工程、金融与科学
摘要
金融资产推荐（FAR）是推荐系统的一个子领域，旨在识别对投资者有用的金融证券，期望他们会在所推荐的资产上投资资本。FAR 解决方案会分析和学习来自多个数据源的信息，包括时间序列价格数据、客户档案信息和期望，以及过去的投资。然而，大多数模型是在专有数据集上开发的，使得无法对其进行常见基准的比较。本文通过引入 FAR-Trans，第一个面向 FAR 的公共数据集，来解决这一问题。该数据集包含来自大型欧洲金融机构的定价信息和零售投资者交易记录。我们还提供了对十一种 FAR 算法在该数据集上进行基准测试比较的结果，以供未来使用基准。该数据集可从 https://doi.org/10.5525/gla.researchdata.1658 下载。
引用
@article{arxiv.2407.08692,
title = {FAR-Trans: An Investment Dataset for Financial Asset Recommendation},
author = {Javier Sanz-Cruzado and Nikolaos Droukas and Richard McCreadie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08692},
year = {2024}
}
备注
Accepted at the IJCAI-2024 Workshop on Recommender Systems in Finance (Fin-RecSys)