Quantitatives Finanzwesen - Finanzmathematik

Ein Verfahren, um Firmen in Deutschland anhand von Online-Daten zu vergleichen.

Neue Strategien zur Risikomanagement bei Kreditindexoptionen mithilfe von Reinforcement Learning untersuchen.

In diesem Paper geht's darum, wie man mit coolen Algorithmen die Handelsstrategien verbessern kann.

Diese Analyse zeigt, wie Marktkorrelation wirtschaftliche Veränderungen anzeigt.

Die Nutzung von QSP kann die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Preisgestaltung von finanziellen Derivaten verbessern.

Eine neue Methode kombiniert menschliche Einsichten und KI für bessere Handelssignale.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Preisbewegungen auf dem Finanzmarkt und der Optionspreisgestaltung.

Dieser Artikel bespricht einen neuen Quantenalgorithmus, der finanzielle Simulationen verändert.

UBET AMM hat sich zum Ziel gesetzt, fairere und effizientere Handelsmöglichkeiten in dezentralen Börsen zu schaffen.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit der langfristigen Aktienkursprognosen.

Privatanleger nutzen Twitter und Reddit, um Aktienkurse zu beeinflussen.

Maschinenlernen und Optionen kombinieren für bessere Anlagestrategien.

Dieser Artikel behandelt einen neuen generativen KI-Ansatz zur Modellierung des Auftragsflusses in Finanzmärkten.

Grovers Algorithm für bessere Portfolioauswahl in der Finanzwelt nutzen.

Untersuchen, wie Quantencomputing die Vorhersagen von Aktienkursen im Vergleich zu traditionellen Methoden verbessern könnte.

Entdecke, wie KI-Modelle die Fragenklassifizierung im Bankenwesen verbessern können.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Lösung von rückwärtsgerichteten stochastischen Differentialgleichungen.

Ein neuer Markt will Investments und Umweltleistung miteinander verknüpfen.

Eine neue Methode verbessert finanzielle Simulationen, die sich auf realistische Rückgangseigenschaften konzentrieren.

Das -Cell-Modell kombiniert traditionelle und maschinelles Lernen Techniken zur Vorhersage von Volatilität.

DeepVol nutzt Deep Learning für verbesserte Volatilitätsvorhersagen bei verschiedenen Finanzanlagen.

Dieser Artikel untersucht, wie die Preisschwankungen bei Futter die Entscheidungen zur Lachsernte beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Modellgenauigkeit durch föderiertes Lernen und Kernelregression.

Lerne moderne Techniken zur genauen Preisbestimmung von amerikanischen Optionen mit mehreren Basiswerten.

Lern, wie Positionsgrössen helfen, das Risiko in volatilen Märkten zu managen.

Die Studie vergleicht Preisgrenzen und Handelsaussetzungen beim Umgang mit Rückgängen der Aktienkurse.

Methoden erkunden, um KI im Finanzbereich verständlicher und vertrauenswürdiger zu machen.

In diesem Artikel geht's um die Notwendigkeit von Klarheit in maschinellen Lernmodellen.

Verwendung von Deep Learning für genauere Preisgestaltung von Basket-Optionen.

Datenanalyse nutzen, um vielversprechende Startups vor der Investition zu identifizieren.

Dieses Papier untersucht, wie Unternehmen auf den Kohlenstoffmarkt agieren, um Emissionen zu reduzieren.

Ein kritischer Blick auf die Effektivität von Rough Volatilitätsmodellen in den Finanzmärkten.

Lerne, wie kleine Investoren ihre Portfolios umschichten können, während sie die Kosten niedrig halten und den Wert maximieren.

Lern Methoden, um Portfolios auszuwählen, die die üblichen Benchmarks übertreffen, während du Risiken managst.

Ein genauer Blick auf den ECL-Datensatz zur Insolvenzprognose.

Untersuchung der Optionspreisgestaltung mit Hilfe von partiellen Differentialgleichungen in Regime-Wechselmärkten.

Untersuchen, wie Deep Learning die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen verbessert.

Untersuchen, wie markierte Hawkes-Prozesse Licht auf die Interaktionen von Ereignissen über die Zeit werfen.

Erforschen, wie KI die Entscheidungsfindung beim Trading in Finanzmärkten verändert.

Causal-NECO VaR für bessere Risikovorhersage in der Finanzwelt.