본 논문은 복잡한 횡단면 의존성을 고려한 효율적인 포트폴리오 구성을 위해, 다변량 금융 시계열 예측 및 포트폴리오 구축을 위한 확산 모델인 Diffolio를 제안합니다. Diffolio는 자산 수준 및 시장 수준 레이어로 구성된 계층적 어텐션 아키텍처를 갖춘 디노이징 네트워크를 사용합니다. 또한, 횡단면 상관 관계를 더 잘 반영하기 위해, 대상 상관 행렬의 안정적인 추정을 기반으로 하는 상관 관계 기반 정규화기를 도입했습니다. Diffolio는 역사적 수익률뿐만 아니라 자산별 및 체계적 공변량에서 주요 특징을 효과적으로 추출하여 예측 및 포트폴리오의 성능을 향상시킵니다. 12개 산업 포트폴리오의 일별 초과 수익률에 대한 실험 결과, Diffolio는 다변량 예측 정확도 및 포트폴리오 성과에서 다양한 확률적 예측 기반 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
