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官方账号arXiv cs.LG@Junyi Ye, Ivy Gateri Wanjiku
推荐理由：论文用560个模型实测了4比特量化在S&P 500波动率预测上的效果，发现校准方式能决定性能好坏，做量化部署的可以看看。
S&P 500
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8月13日
17:47
该论文系统研究了后训练量化（PTQ）中激活值校准对S&P 500横截面波动率预测的影响，涵盖7种神经网络架构、8个walk-forward测试年（2018-2025）和560个训练模型。结果显示，8比特下校准影响很小，但4比特时校准成为预测性能的主要决定因素。在默认abs-max校准下，静态4比特量化权重和激活值会使受影响架构的全精度平均信息系数损失11-62%。改用百分位校准可恢复四种受影响最严重架构中53-94%的退化。论文指出激活值校准是金融预测中可靠4比特PTQ的一级部署决策，剩余退化严重时可选用8比特激活值或仅权重4比特量化。