論文の概要: FinInvest-GTCN: Explainable Graph-Temporal-Causal Modeling for Risk-Aware Investment Decision Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28933v1
• Date: Sat, 27 Jun 2026 14:09:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.734115
• Title: FinInvest-GTCN: Explainable Graph-Temporal-Causal Modeling for Risk-Aware Investment Decision Optimization
• Title（参考訳）: Fininvest-GTCN:リスク対応投資決定最適化のための説明可能なグラフ時間因数モデリング
• Abstract要約: Fininvest-GTCNは、コンテンツレコメンデーションから量的リスク・リターンアセスメントへとタスクを再定義するグラフ・テンポラル・カウサル・ネットワークである。 中心となるイノベーションは、Meta-Causal Adaptation (MCA)戦略である。 実験の結果、FinInvest-GTCNは最先端の結果をもたらし、主要なリスク調整平均正方形誤差(RA-MSE)を3.05から2.51に下げ、シミュレーションポートフォリオの累積リターンを18.7%押し上げた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.488789024815265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Venture capital (VC) investment decisions face distinct challenges, such as multi-source heterogeneous data, non-stationary time series, and the demand for explainable predictions in high-stakes, low-data settings. To overcome these issues, we introduce \textbf{FinInvest-GTCN}, a Graph-Temporal-Causal Network that redefines the task from content recommendation to quantitative risk-return assessment. This architecture combines a relational graph encoder to capture the investment ecosystem's topology, a multi-scale temporal fusion module to handle long-term dependencies and non-stationarity, and a causal decision head that generates risk-adjusted predictions with interpretable causal attributions. A core innovation is the Meta-Causal Adaptation (MCA) strategy, which facilitates robust fine-tuning for new, data-scarce sectors by aligning updates with causally-plausible structures derived from meta-pretraining. Comprehensive experiments on proprietary VC datasets show that FinInvest-GTCN delivers state-of-the-art results, markedly lowering the primary Risk-Adjusted Mean Squared Error (RA-MSE) to 2.51 from a baseline of 3.05 and boosting the cumulative return of a simulated portfolio by 18.7\%. Ablation studies underscore the essential role of each component, while additional analyses confirm the model's stability, interpretability, and enhanced adaptability. This work pioneers a data-driven, explainable framework for investment decision support.
• Abstract（参考訳）: ベンチャーキャピタル(VC)の投資決定は、マルチソースの異種データ、非定常時系列、ハイテイクで低データ設定における説明可能な予測の要求など、異なる課題に直面している。 これらの問題を克服するために、コンテンツレコメンデーションから量的リスク・リターンアセスメントへタスクを再定義するグラフ・テンポラル・カウサル・ネットワークである \textbf{FinInvest-GTCN} を導入する。 このアーキテクチャは、投資エコシステムのトポロジを捉えるためのリレーショナルグラフエンコーダ、長期的な依存関係と非定常性を扱うマルチスケールの時間融合モジュール、そして解釈可能な因果属性によるリスク調整予測を生成する因果決定ヘッドを組み合わせる。 メタ・カウサル適応(Meta-Causal Adaptation, MCA)戦略は、メタ・カウサル・アダプテーション(Meta-Causal Adaptation, MCA)戦略であり、メタ・カウサル・アダプテーション(Meta-Causal Adaptation, MCA)戦略は、メタ・カウサル・アダプテーション(Meta-Causal Adaptation, MCA)戦略である。 プロプライエタリなVCデータセットに関する包括的な実験によると、FinInvest-GTCNは最先端の結果を提供し、主要なリスク調整された平均正方形エラー(RA-MSE)を3.05のベースラインから2.51に減少させ、シミュレーションされたポートフォリオの累積リターンを18.7\%向上させる。 アブレーション研究は各コンポーネントの本質的な役割を強調し、さらなる分析によりモデルの安定性、解釈可能性、適応性の向上が確認される。 この作業は、投資決定支援のためのデータ駆動で説明可能なフレームワークのパイオニアです。

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