Finanzas Cuantitativas - Gestión de carteras

Un nuevo método para la optimización de carteras centrado en la eficiencia y la gestión de riesgos.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión de las carteras de inversión.

Aprende cómo el Ratio de Sharpe y los algoritmos MAB mejoran las estrategias de inversión.

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Estrategias para reducir el riesgo mientras se proporciona liquidez en intercambios descentralizados.

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Presentando un nuevo método para optimizar portafolios de inversión para aplicaciones del mundo real.

Un nuevo modelo para clasificar empresas de múltiples sectores mejora las estrategias de inversión.

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Este artículo explora los LLMs para predecir los retornos de las acciones basándose en noticias financieras.

Aprende cómo el análisis de redes puede mejorar las estrategias de inversión en acciones.

Explorando el impacto de los algoritmos cuánticos en el rendimiento de la optimización de portafolios.

Una guía para crear carteras de baja volatilidad usando métodos estadísticos.

Una mirada a la tributación sobre la renta, la equidad y las implicaciones sociales.

Una mirada al cobertizo de mínimos cuadrados condicionales dentro de modelos de difusión de saltos.

Los métodos que usan hipernets destacaron en predecir los retornos de activos en las últimas competiciones.

Esta estrategia ofrece a los inversores un enfoque más afinado para manejar riesgos y retornos.

Un método para medir las fluctuaciones de precios de activos usando la entropía de clúster de Kullback-Leibler.

Un nuevo enfoque para manejar carteras financieras a través de métodos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método que combina LLMs y sistemas multi-agente mejora las estrategias de inversión en acciones.

Analizando cómo las empresas informan sobre los riesgos cibernéticos y sus efectos en el rendimiento financiero.

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Un método para medir el sentimiento de los inversionistas a partir de noticias sobre las empresas del DAX40.

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Una mirada a cómo los inversores manejan el riesgo a través de estrategias de asignación de activos.

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Los datos sintéticos están cambiando la forma en que los profesionales de finanzas analizan los mercados y toman decisiones.

Una mirada a cómo los modelos de lenguaje grandes se comparan con los métodos tradicionales en predicciones de mercado.

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Usando geometría para mejorar las predicciones de los movimientos de precios de activos a través de matrices de covarianza.