Quantitatives Finanzwesen - Finanzmathematik

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für den Aktienmarkt nach Unternehmensberichten mithilfe von KI.

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Ein neuer Ansatz verbessert die Analyse von Finanzdaten für clevereres Trading.

Verbesserung der Vorhersagen von Anlageerträgen durch kausale Merkmalsauswahl in instabilen Märkten.

Deep-MacroFin nutzt Deep Learning, um komplexe wirtschaftliche Gleichungen effektiv zu lösen.

Dieser Artikel bespricht, wie man SAA mit der Multilevel-Monte-Carlo-Methode verbessert, um Verzerrungen zu handhaben.

Neue datengestützte Methoden verbessern die Delta-Hedging-Leistung für Trader.

Diese Studie untersucht, wie Aktiennetzwerke die Preisprognosen verbessern können.

Entdecke, wie dynamische Preise den Umsatz im Immobilienbereich verbessern können.

Entdecke, wie neuronale Modelle die Genauigkeit und Flexibilität bei der Optionspreisfindung verbessern.

Algorithmen nutzen, um Investmentmöglichkeiten an den Aktienmärkten zu finden.

Diese Studie verbessert die Preisgestaltung amerikanischer Optionen mithilfe von stückweisen Diffusions-Markov-Prozessen.

Dieses Papier behandelt die Notwendigkeit von Fairness in KI-Systemen.

Die neuralen Modelle N-HiTS und N-BEATS übertreffen traditionelle Methoden bei Marktprognosen.

Ein neuer Ansatz zur Verwaltung von Finanzportfolios durch Deep-Learning-Methoden.

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MarS nutzt generative Modelle, um realistische Szenarien auf den Finanzmärkten zu simulieren.

Die Analyse von Kryptowährungs-Preisschwankungen und ihrer zukünftigen Stabilität.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Erstellung von Alpha-Faktoren für bessere Anlageeinblicke.

Dieser Artikel behandelt Deep-Learning-Methoden zur Lösung von optimalen Stoppproblemen bei Finanzoptionen.

Dieser Artikel untersucht, wie man Risikomassnahmen verfeinern kann, indem man aktuelle Marktdaten einbezieht.

Analyzing, wie Fernsehnachrichten die Wahrnehmung von Klimarisiken für saubere Energieunternehmen formen.

KodeXv0.1 setzt einen neuen Massstab für die präzise Beantwortung von Finanzfragen.

Diese Studie analysiert, wie adverse Füllungen die Handelsergebnisse auf den Finanzmärkten beeinflussen.

Die Effektivität des Heston-Modells bei der Preisgestaltung von Optionen und seine Anwendungen in den Rohölmärkten untersuchen.

Neue Methoden verbessern RNA-Abstandsprognosen mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken.

Neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Preisgestaltung von amerikanischen Call-Optionen.

Reinforcement Learning passt Strategien an, um bessere finanzielle Entscheidungen zu treffen.

Sprachmodelle nutzen, um Aktienkursbewegungen durch Finanz- und Nachrichtendaten vorherzusagen.

Ein Blick auf gepinnte Vermögenswerte und ihre Rolle im Kryptomarkt.

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Untersuchung von Verstärkungslernen-Techniken für intelligenteren Aktienhandel mit technischen Indikatoren.

Diese Studie untersucht, wie die Gefühle von Analysten die Aktienkurse in China beeinflussen.

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Ein neuer Ansatz zur Vorhersage des Handelsvolumens von Aktien mit moderner Technologie.

Entdecke, wie die Kombination von Reinforcement Learning und Marktsentiment das Trading verbessern kann.

Ein einfacher Blick darauf, wie die Wavelet-Analyse Trends bei Kryptowährungspreisen aufdecken kann.

Künstliche Daten verändern, wie Finanzprofis Märkte analysieren und Entscheidungen treffen.

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