Quantitatives Finanzwesen - Finanzmathematik

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Spoofing in den Finanzmärkten mit Hilfe von Maschinenlernen und Experteninput.

Ein Überblick über die einzigartigen Faktoren, die die Investition in Kryptowährungen beeinflussen.

StockGPT nutzt fortgeschrittene Modelle, um die Aktienrenditen basierend auf historischen Daten vorherzusagen.

Quantenalgorithmen verbessern die Risikoberechnungen für finanzielle Derivate.

Neue Methoden optimieren die Preisgestaltung von komplexen Finanzoptionen für Trader.

Entscheidungsfindung verbessern, indem man Risiko in das Reinforcement Learning integriert.

Lerne, wie die zweite Ordnung der stochastischen Dominanz deine Anlagestrategie verbessern kann.

Erforschung von polynomialen Ornstein-Uhlenbeck-Modellen für finanzielle Volatilität und Derivatebewertung.

Ein Blick auf die G-LSM-Methode zur effektiven Bewertung amerikanischer Optionen.

Ein Blick darauf, wie MLMC komplexe Schätzungen mit schichtweisen Ansätzen verbessert.

Ein neues Modell verbessert das Portfoliomanagement durch KI und traditionelle Theorien.

Ein neues Framework für bessere Entscheidungen in dynamischen Situationen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit von Anlageportfolios.

Robo-Advisor verbessern die Anlageberatung durch Einblicke in die Vorlieben der Kunden.

Ein tiefer Blick auf pfadabhängige Volatilität und ihren Einfluss auf die Optionenpreissetzung.

Dieses Paper untersucht, wie KI und maschinelles Lernen die Vorhersagen von Markttrends verbessern können.

Eine Studie, die das HAR-Modell und maschinelles Lernen bei der Vorhersage von Aktienvolatilität vergleicht.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen von Vermögensbeziehungen für bessere Anlagestrategien.

Eine neuartige Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz von impliziten Volatilitätsabschätzungen.

Analysieren, wie Gebührenstrukturen automatisierte Marktanbieter und Arbitrage im dezentralen Finanzwesen beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht, wie Geometrie hilft, komplexe Systeme durch Betti-Kurven und Mannigfaltigkeiten zu analysieren.

Strategien zur Erhöhung der Einnahmen an dezentralen Börsen durch Arbitrage.

Diese Studie untersucht den Einfluss von Private Equity auf die Vorhersage der Performance von Aktien.

Ein tiefer Blick auf Basket-Optionen und ihre innovativen Preisstrategien.

Ein neues Modell geht Vorurteile an und verbessert die Aktienkursprognosen mit unterschiedlichen Daten.

Eine kurze Übersicht über Aktienforschungsberichte und deren Bedeutung für Investitionen.

Lern, wie der Kalman-Filter hilft, Assetpreise in der Finanzwelt vorherzusagen.

Die Rolle von Risiko im maschinellen Lernen für die Preisgestaltung von Vermögenswerten untersuchen.

Ein neues Kontrollsystem soll das Management von Zinssätzen in DeFi verbessern.

Lern, wie DKGs die Finanzentscheidungen durch Trendanalysen verbessern.

Erforsche die Rolle von Terminkontrakten und Preismodellen im Rohstoffhandel.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Verwaltung der Geldmenge im dezentralen Finanzwesen vor.

Entdecke die Unterschiede und Auswirkungen von Deep- und Delta-Hedging.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Vorhersage der Erfüllung von RFQs für hypothekenbesicherte Wertpapiere.

Dieser Artikel untersucht die Nicht-Identifizierbarkeit in Marktsimulationen und schlägt eine Lösung mit mehreren Datenmerkmalen vor.

Ein neuer Ansatz mit maschinellem Lernen, um die Berechnungen der dynamischen Anfangsmarge zu optimieren.

Entdecke, wie Hopfield-Netzwerke das Asset Management und die Portfolio-Optimierung verändern.

Dieser Artikel beleuchtet LLMs zur Vorhersage von Aktienrenditen basierend auf Finanznachrichten.

Dieser Artikel behandelt eine neue dynamische Absicherungsstrategie mit impliziter Volatilität.

Ein Blick darauf, wie Orderbücher das Marktverhalten und die Preisgestaltung von Vermögenswerten beeinflussen.