Quantitatives Finanzwesen - Statistische Finanzwissenschaft

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

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

Eine neue Methode nutzt Patente, um Fusionen und Übernahmen effektiv vorherzusagen.

Erkunde, wie mathematische Modelle die Preisbewegungen von Kryptowährungen vorhersagen.

Entdecke, wie neue Modelle die Vorhersagen bei Fusionen und Übernahmen verbessern.

Eine Analyse des sich entwickelnden NFT-Marktes und seines Handelsverhaltens.

Eine neue Methode hilft Banken, irreführende Kreditunterlagen besser zu identifizieren, um das Risikomanagement zu verbessern.

Dieses Paper präsentiert eine neue Version der alpha-stabilen Verteilung, die Freiheitsgrade einbezieht.

Diese Studie betrachtet die Veränderungen bei Aktienaufträgen im Zuge des Handelskonflikts zwischen den USA und China.

Eine neue Methode für bessere wirtschaftliche Vorhersagen mit latenten Faktoren und Kernel-Techniken.

Ein Blick auf seltene Ereignisse an der Börse und deren Auswirkungen.

Dieser Artikel untersucht, wie einzigartige Daten die Immobilienpreisprognosen in Japan verbessern können.

Die Analyse von Händler-Clustern zeigt Muster, die die Investitionsvorhersagen verbessern.

Eine klare Übersicht über Limit-Order-Bücher und ihre Bedeutung im Trading.

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

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

Ein Blick darauf, wie Handelsvolumen-Trends finanzielle Strategien beeinflussen.

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

Eine neue Methode für statistische Modellierung auf Quantenprozessoren vorstellen.

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

Lern was über passives Investieren, die Risiken und effektive Strategien für Investoren.

Diese Studie untersucht, wie der Ton der SBP die Aktienmarktperformance in Pakistan beeinflusst.

Dieser Artikel untersucht die Herausforderungen, denen Limit-Orders in den Finanzmärkten gegenüberstehen.

Diese Methode verbessert die Anlagenanalyse mit fortschrittlichen Lerntechniken auf Finanzdaten.

Lerne, wie Netzwerk-Analyse deine Aktien-Investitionsstrategien verbessern kann.

Erkunde fortgeschrittene Prognosetechniken für den Futures-Handel mit maschinellem Lernen.

Ein Leitfaden zur Erstellung von Portfolios mit niedriger Volatilität mithilfe statistischer Methoden.

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

Eine Studie über verschiedene Tokens und ihre Muster im sich entwickelnden Web3-Bereich.

Ein neues Verfahren vereinfacht die Parameterschätzung in stochastischen Volatilitätsmodellen.

Diese Studie untersucht Anwendungen von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Bewegungen auf den Finanzmärkten.

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

Diese Studie untersucht, wie Aktiennetzwerke die Preisprognosen verbessern können.

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.

Untersuchung der Sektoreneinflüsse auf die Finanzmärkte während Krisen anhand historischer Daten.