Finance quantitative - Finance computationnelle

Les algorithmes quantiques améliorent les calculs de risque pour les dérivés financiers.

De nouvelles méthodes simplifient la tarification des options financières complexes pour les traders.

Améliorer la prise de décision en intégrant le risque dans l'apprentissage par renforcement.

Apprends comment la dominance stochastique d'ordre deux peut améliorer ta stratégie d'investissement.

Exploration des modèles d'Ornstein-Uhlenbeck polynomiaux pour la volatilité financière et la tarification des dérivés.

Un aperçu de la méthode G-LSM pour évaluer efficacement les options américaines.

Un aperçu de comment le MLMC améliore les estimations complexes en utilisant des approches par couches.

Un nouveau modèle améliore la gestion de portefeuille grâce à l'IA et des théories traditionnelles.

Un nouveau cadre pour améliorer la prise de décision dans des situations dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des portefeuilles d'investissement.

Les robo-conseillers améliorent les conseils d'investissement grâce à des infos sur les préférences des clients.

Un regard approfondi sur la volatilité dépendante du chemin et son impact sur le pricing des options.

Ce papier explore comment l'IA et l'apprentissage automatique peuvent améliorer les prévisions de tendances du marché.

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Une nouvelle méthode améliore les prévisions des relations entre actifs pour de meilleures stratégies d'investissement.

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Cet article explore comment la géométrie aide à analyser des systèmes complexes à travers les courbes de Betti et les variétés.

Stratégies pour augmenter les gains sur les échanges décentralisés grâce à l'arbitrage.

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Un nouveau modèle s'attaque aux biais et améliore les prévisions des prix des actions en utilisant des données diverses.

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Un nouveau système de contrôle vise à améliorer la gestion des taux d'intérêt dans la DeFi.

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Cet article explore des méthodes pour prédire l'exécution des RFQ pour les titres adossés à des hypothèques.

Cet article examine la non-identifiabilité dans les simulations de marché et propose une solution en utilisant plusieurs caractéristiques des données.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage automatique pour simplifier les calculs de la marge initiale dynamique.

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Cet article explore les LLM pour prédire les retours boursiers en se basant sur les actualités financières.

Cet article parle d'une nouvelle stratégie de couverture dynamique en utilisant la volatilité implicite.

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Un petit aperçu de la tarification des options en utilisant les maths financières et le calcul stochastique.

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Une nouvelle méthode améliore les prévisions du marché boursier après les rapports de résultats en utilisant l'IA.