Quantitatives Finanzwesen

Eine neue Methode kombiniert NLP und IRT, um die Genauigkeit bei ESG-Bewertungen zu erhöhen.

Diese Forschung stellt eine Methode vor, um die Volatilität des Aktienmarktes genau vorherzusagen.

Wir stellen ein Modell vor, das klassische Methoden mit Deep Learning kombiniert, um bessere Versicherungsprognosen zu erstellen.

Erforschen, wie LLMs menschliches Investitionsverhalten in Verbindung mit Persönlichkeit widerspiegeln.

Diese Studie untersucht, wie Sprachmodelle in finanziellen Entscheidungsfindungsszenarien agieren.

Ein Leitfaden, wie Emissionsmärkte die Bemühungen zur Verringerung von Verschmutzung beeinflussen.

Eine neue Datensammlung von Bitcoin-Transaktionen erkunden, um tiefere Einblicke zu bekommen.

Schau dir die Kreditrisiken von Stablecoins in einfachen Worten an.

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.

Dieser Artikel analysiert, wie Ausführungstickets MEV und Dezentralisierung in Ethereum beeinflussen.

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Ein neuer Ansatz zur Erstellung kontrollierter Szenarien für Finanzmärkte.

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

Untersuche, wie Trader Positionen aufbauen, während sie mit Konkurrenz und Markteinfluss umgehen.

Lerne die wichtigsten Handelsstrategien in einem wettbewerbsintensiven Umfeld.

Diese Studie untersucht, wie bestimmte Handelsmerkmale zukünftige Marktpreise vorhersagen.

Ein neues Modell optimiert die Renditedaten für eine bessere Prognose der Aktienkurse.

Ein Blick auf bedingtes Least-Square-Hedging innerhalb von Sprungdiffusionsmodellen.

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Untersuchung einer Preisgestaltungsmethode für amerikanische Optionen in komplexen Märkten.

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Die Beiträge von Tom Hurd in der Mathematik und Finanzforschung ehren.

Untersuchen, wie Entropie-Regularisierung das Entscheiden in unsicheren Umgebungen verbessert.

Ein frischer Ansatz, um Preisbewegungen an den Finanzmärkten zu verstehen.

Eine frische Methode zur genauen Modellierung und Vorhersage von Kreditausweitungen über die Zeit.

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Methoden, die Hypernetzwerke nutzen, haben in den letzten Wettbewerben bei der Vorhersage von Vermögensrenditen richtig abgeräumt.

Diese Strategie bietet Investoren einen verfeinerten Ansatz, um Risiken und Renditen zu managen.

Eine Methode zur Messung von Preisschwankungen von Vermögenswerten mithilfe der Kullback-Leibler-Clusterentropie.

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

Eine neue Methode, die LLMs und Multi-Agenten-Systeme kombiniert, verbessert die Anlagestrategien für Aktien.

Analyse, wie Unternehmen über Cyberrisiken berichten und wie sich diese auf die finanziellen Leistungen auswirken.

Entdecke, wie maschinelles Lernen Investitionsentscheidungen durch bessere Vorhersagen verbessert.

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

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Ein Blick auf stochastische Volatilitätsmodelle und ihren Einfluss auf die Finanzen.

Ein Blick auf die Preisgestaltung und das Risikomanagement bei strukturierten Produkten.

Eine Übersicht über die Funktionen von Uniswap V3 und Strategien für Liquiditätsanbieter.

Entdecke, wie IGA die Preisgestaltung von finanziellen Derivaten verändert.

Ein neues Framework verbessert die Schätzung extremer Werte mithilfe von distributionsrobusten Optimierungstechniken.

Ein Überblick über die prämienfreigestellten Lebensversicherungen und ihre Auswirkungen auf Verbraucher und Versicherer.

Ein Modell mit Wetterderivaten hilft indischen Unternehmen, klimabezogene Risiken zu managen.

Erforschen eines Regierungsprogramms zum Schutz der Gesellschaft vor KI-bezogenen Risiken.

Ein neues Modell verbessert die Risikoabschätzung in der Finanzwelt mit fortschrittlichen Techniken.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Strategien bei der Bearbeitung von Ansprüchen.

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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit trotz Datenunsicherheit.

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Ein neuer Ansatz verbessert die Sentiment-Analyse mit marktbasierten Datensätzen.

Ein frischer Ansatz, um die Beziehungen zwischen Kryptowährungen und die Marktdynamik zu verstehen.

StockTime kombiniert numerische und textuelle Daten für bessere Aktienprognosen.

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

Ein neuer Ansatz nutzt Autoencoder für klarere Einblicke in die Finanzmärkte.

Eine Methode zur Messung von Preisschwankungen von Vermögenswerten mithilfe der Kullback-Leibler-Clusterentropie.

Wie Planung und Intelligenz die Wettbewerbsresultate in verschiedenen Bereichen beeinflussen.

Untersuchung der Auswirkungen von IPR auf den Technologietransfer im Bereich Klimaschutz in Entwicklungsländern.

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsfindung in Gruppen mithilfe probabilistischer Modelle.

Die Rolle von Gebrauchsmustern bei der Förderung von Innovation und Wachstum erkunden.

Diese Forschung untersucht, wie kleine Energieproduzenten effektiv in Energiem Märkte einsteigen können.

Untersuchen, wie steigende Militärbudgets die Treibhausgasemissionen und Nachhaltigkeitsbemühungen beeinflussen.

Eine Analyse des Handels von Investoren während Finanzkrisen und deren Einfluss auf die Marktstabilität.

Entdecke Strategien im sozialen Deduktionsspiel Werwolf.