Quantitatives Finanzwesen - Statistische Finanzwissenschaft

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.

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

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

Lern, wie BCART-Modelle die Schadensvorhersage in der Versicherung verbessern.

Ein Blick auf die Ähnlichkeiten zwischen Finanz- und Glücksspielmärkten.

Lerne, wie K-NN-Resampling Handelsstrategien mit historischen Daten verbessern kann.

Forscher zeigen neue Methoden, um echte Signale in Aktienrenditen zu erkennen.

Dieser Leitfaden bewertet Methoden zur Vorhersage von Aktienpreisen in Indien mit verschiedenen Modellen.

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

Studie zeigt Einblicke in Aktienkursprognosen mit Deep Learning-Techniken.

Ein neuer Ansatz, um Marktunsicherheit besser zu verstehen für cleverere Investitionen.

BreakGPT sagt für Kryptowährungen Preisanstiege voraus, indem es fortschrittliche Modellierungstechniken verwendet.

Lerne, wie Unternehmensgrundlagen und Prognosen Einfluss auf Investitionsentscheidungen haben.

Lern, wie RNNs helfen, Kryptowährungspreise in Echtzeit vorherzusagen.

Ein Leitfaden zu Staatsanleihen und deren Verbindung zu Bewegungen am Aktienmarkt.

Eine Studie zur Vorhersage von Bitcoin-Preistrends mit Machine-Learning-Techniken.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung von Mikropreisen anhand von Orderbuch-Einblicken.