Cette étude examine comment les réseaux d'actions peuvent améliorer les prévisions de prix.
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La science de pointe expliquée simplement
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Analyser le rôle de l'apprentissage par renforcement dans la transformation de la prise de décision financière.
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Explore des méthodes pour combler efficacement les données manquantes dans de grandes matrices.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse de sentiment en utilisant des ensembles de données basés sur le marché.
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Le clustering fédéré aide à analyser des données tout en gardant les infos sensibles privées.
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Les méthodes utilisant des hyperréseaux ont excellé dans la prédiction des rendements d'actifs lors des dernières compétitions.
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Cette étude propose une méthode pour choisir des modèles de machine learning et des ensembles de données.
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Un aperçu de comment le RL distributionnel transforme la prise de décision en comprenant les distributions des résultats.
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Une nouvelle approche pour comprendre les relations entre les cryptos et la dynamique du marché.
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De nouvelles méthodes pour gérer plusieurs objectifs dans les systèmes de contrôle améliorent la performance et la prise de décision.
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Une nouvelle approche pour générer des scénarios financiers contrôlés.
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Des chercheurs ont présenté un moyen plus rapide de résoudre des équations différentielles complexes en utilisant des marches aléatoires.
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Une approche innovante améliore les stratégies de contrôle dans des environnements de haute dimension.
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Un coup d'œil sur comment les événements passés influencent les occurrences futures dans des processus aléatoires.
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Explore des méthodes pour optimiser les solutions de programmes linéaires entiers mixtes binaires.
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Cet article examine des modèles avancés pour prédire les prix des actions en utilisant des techniques d'apprentissage profond.
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StockTime combine des données numériques et textuelles pour de meilleures prévisions boursières.
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Un nouveau cadre améliore l'estimation des valeurs extrêmes en utilisant des techniques d'optimisation robustes par distribution.
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Explore comment les équations paraboliques impactent la physique, l'ingénierie et la finance.
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Examen d'une méthode de tarification pour les options américaines sur des marchés complexes.
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Découvrez comment les modèles neuronaux améliorent la précision et la flexibilité de la tarification des options.
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Apprends comment les inégalités de concentration aident à analyser les matrices aléatoires.
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Une étude sur l'analyse des sentiments et l'efficacité des modèles de langue.
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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse statistique des données de séries temporelles non stationnaires.
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Un aperçu du mouvement brownien et de son importance dans divers domaines.
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Explorer comment la corrélation des prix des actions varie pendant la journée de trading.
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Cette étude améliore le prix des options américaines en utilisant des processus de Markov à diffusion par morceaux.
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Apprends à comprendre les réseaux de neurones complexes.
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Honneur aux contributions de Tom Hurd en maths et en recherche financière.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique en réajustant le poids des échantillons de données.
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De nouvelles techniques améliorent l'estimation de la valeur à partir des données de chaînes de Markov.
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Des prévisions précises dépendent d'une bonne calibration pour faire correspondre les probabilités avec les résultats réels.
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Explorer des méthodes numériques pour des systèmes incertains avec des équations différentielles stochastiques.
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Une analyse des actions des investisseurs pendant les crises financières et leur impact sur la stabilité du marché.
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De nouvelles techniques améliorent l'efficacité pour s'attaquer au problème du Subset Sum.
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Cette approche améliore l'efficacité et l'adaptabilité dans la planification en cas d'incertitude.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des valeurs aberrantes dans l'analyse de données.
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Les modèles neuronaux N-HiTS et N-BEATS battent les méthodes traditionnelles en matière de prévisions de marché.
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Découvrez comment les signatures simplifient les données complexes pour de meilleures informations.
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SINDyG améliore la compréhension des systèmes complexes grâce à de meilleurs modèles de réseaux.
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