Finance quantitative - Finance statistique

Un aperçu des facteurs uniques qui influencent l'investissement en cryptomonnaie.

StockGPT utilise des modèles avancés pour prédire les retours sur actions en se basant sur des données historiques.

Une nouvelle méthode utilise les données sur les brevets pour prédire efficacement les fusions et acquisitions.

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Une analyse du marché NFT en évolution et de ses comportements de trading.

Une nouvelle méthode aide les banques à identifier les dossiers de prêt trompeurs pour une meilleure gestion des risques.

Ce papier présente une nouvelle version de la distribution alpha-stable qui inclut des degrés de liberté.

Cette étude passe en revue les changements de commandes de stocks au milieu du conflit commercial entre les États-Unis et la Chine.

Une nouvelle méthode pour de meilleures prévisions économiques en utilisant des facteurs latents et des techniques de noyau.

Un aperçu des événements rares sur le marché boursier et de leur impact.

Cet article explore comment des données uniques peuvent améliorer les prévisions de prix immobiliers au Japon.

Analyser les clusters de traders révèle des tendances pour améliorer les prévisions d'investissement.

Un aperçu clair des livres d'ordres à cours limité et de leur importance dans le trading.

Une étude comparant le modèle HAR et l'apprentissage automatique dans la prévision de la volatilité des actions.

Analyser comment les structures de frais affectent les market makers automatisés et l'arbitrage dans la finance décentralisée.

Un aperçu de comment les tendances du volume de trading influencent les stratégies financières.

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

Présentation d'une nouvelle méthode pour la modélisation statistique sur les processeurs quantiques.

Apprends comment le filtre de Kalman aide à prévoir les prix des actifs en finance.

Apprends sur l'investissement passif, ses risques et des stratégies efficaces pour les investisseurs.

Cette étude examine comment le ton de la SBP influence la performance du marché boursier au Pakistan.

Cet article examine les défis auxquels les ordres à cours limité font face sur les marchés financiers.

Cette méthode améliore l'analyse des actifs en utilisant des techniques d'apprentissage avancées sur les données financières.

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Un guide pour créer des portefeuilles à faible volatilité en utilisant des méthodes statistiques.

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

Une étude des différents tokens et de leurs patterns dans l'espace Web3 en évolution.

Une nouvelle méthode simplifie l'estimation des paramètres dans les modèles de volatilité stochastique.

Cette étude explore les applications de l'apprentissage automatique pour prédire les mouvements des marchés financiers.

De nouvelles méthodes basées sur les données améliorent les performances de couverture delta pour les traders.

Cette étude examine comment les réseaux d'actions peuvent améliorer les prévisions de prix.

Une nouvelle approche améliore l'analyse de sentiment en utilisant des ensembles de données basés sur le marché.

Une nouvelle approche pour comprendre les relations entre les cryptos et la dynamique du marché.

StockTime combine des données numériques et textuelles pour de meilleures prévisions boursières.

Ce document traite du besoin de justice dans les systèmes d'IA.

Une nouvelle approche utilise des autoencodeurs pour avoir des insights plus clairs sur les marchés financiers.

Une méthode pour mesurer les fluctuations des prix des actifs en utilisant l'entropie de cluster de Kullback-Leibler.

Examiner les influences sectorielles dans les marchés financiers pendant les crises en utilisant des données historiques.