Quantitatives Finanzwesen - Statistische Finanzwissenschaft

Diese Studie analysiert Faktoren, die den Wert von Altcoins beeinflussen, und konzentriert sich auf soziale Medien und traditionelle Vermögenswerte.

Eine Studie über die Auswirkungen von Volatilitätsmanagement bei chinesischen Aktieninvestitionen.

OFTET kombiniert traditionelle und maschinelle Lernmethoden für zuverlässige Vorhersagen von Zeitreihen.

Ein tiefer Blick auf die Verhaltensweisen und Muster des Bitcoin-Handelsvolumens.

Lerne, wie du finanzielle Risiken mit fortgeschrittenen Strategien und Techniken managen kannst.

Dieser Artikel untersucht, wie wirtschaftliche Unsicherheit die Rohstoffpreise während verschiedener Krisen beeinflusst.

Erforsche, wie topologische Datenanalyse hilft, Marktentwicklungen und Preisschwankungen vorherzusagen.

Neurale Netze verbessern die Finanzanalyse mit schnelleren, genaueren Parameterprognosen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Preisbewegungen bei Kryptowährungen.

In diesem Artikel geht's um eine Methode, um Unternehmen anhand ihrer historischen Aktienrenditen zu klassifizieren.

Ein Überblick über das Wachstum und die Dynamik des Kryptowährungsmarktes.

Ein neuer Ansatz verbessert die Identifizierung von ungewöhnlichen Finanzdatenpunkten mithilfe von Kumulanten.

Erforsche, wie Zufallsmatrizen Korrelationen in Finanzzeitreihendaten aufdecken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen für den Aktienhandel mithilfe von synergistischen Alpha-Faktoren.

Entdecke, wie Quanten-Techniken die Vorhersagen im Banking verbessern können.

Dynamische VaR-Modelle bewerten für ein besseres Risikomanagement in der Finanzwelt.

Wie Emotionen in Nachrichten die Aktienkurse durch Sentiment-Analyse beeinflussen.

Kombination von Random Matrix Theorie und verschachtelter Cluster-Optimierung für bessere Investmentstrategien.

Eine neue Methode zeigt produktbezogene Wertschöpfungskettenverbindungen durch die Analyse von Handelsdaten.

Dieser Artikel beschäftigt sich damit, wie man DBNs nutzen kann, um die Preisbewegungen von Altcoins vorherzusagen.

Eine Methode, um ETFs basierend auf internen Bar-Stärke-Signalen zu handeln.

Untersuchung der Rolle von LLMs bei der Vorhersage von Aktienkursen und der Verbesserung von Marktanalysen.

Dieser Artikel untersucht, wie Deep Learning die finanzielle Volatilität verschiedener Vermögenswerte vorhersagt.

Die Stimmungsanalyse in chinesischen Nachrichten, um Aktienbewegungen vorherzusagen.

Eine Methode, die PCA und HMM kombiniert, um Kursbewegungen von Aktien vorherzusagen.

Dieser Artikel untersucht die latente Faktorenanalyse für kurze Panels in der Finanzwelt.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von Aktienkursen mit Shannon-Entropie für Marktanalysen.

Diese Studie untersucht, wie Unumkehrbarkeit die Effizienz des Kryptowährungsmarktes beeinflusst.

Einblicke in die Struktur von Bitcoin, das Nutzerverhalten und die Änderungen im Netzwerk über die Zeit.

Ein einfacher Blick darauf, wie Volatilität die Investitionsentscheidungen beeinflusst.

Diese Studie analysiert die Leistung von Prognosemodellen während der Auswirkungen von COVID-19 auf die Märkte.

Eine Analyse der Marktverschiebungen während der Auswirkungen von COVID-19 auf Aktien und Kryptowährungen.

Untersuchen, wie frühere Aktienbewegungen aktuelle Markt-Korrelationen beeinflussen.

Diese Analyse zeigt, wie Marktkorrelation wirtschaftliche Veränderungen anzeigt.

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

VLSTMs verbessern die Vorhersagen der Volatilität von Vermögenspreisen mit flexiblen Zeitrahmen.

Lern, wie du die Risiken von Kryptowährungen bewerten kannst, um bessere Anlageentscheidungen zu treffen.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit der langfristigen Aktienkursprognosen.

Überblick über Volatilitätsmodelle in Geografie, Finanzen und Umweltwissenschaften.

Ein Wettbewerb hebt Strategien hervor, um Machine Learning Modelle im Finanzbereich zu verteidigen.