Wasserstein Distance-Based Feature Engineering for Enhancing Forecasting and Asset Allocation Insights

Abstract This study evaluates the Wasserstein distance — a metric rooted in optimal transport theory — as a distribution-aware feature input to financial price forecasting and as a dissimilarity input to the Hierarchical Risk Parity (HRP) portfolio construction framework. Using thirty financial asse...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلف الرئيسي:	Insu Choi
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Springer 2026-05-01
سلاسل:	International Journal of Computational Intelligence Systems
الموضوعات:	Wasserstein distance Price forecasting Asset allocation Hierarchical risk parity Decision tree Explainable artificial intelligence
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1007/s44196-026-01382-0
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!