Finanza quantitativa - Finanza computazionale

Un nuovo modo per prendere decisioni migliori in situazioni dinamiche.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione del portafoglio di investimento.

I robo-consulenti migliorano i consigli di investimento grazie a informazioni sulle preferenze dei clienti.

Uno sguardo profondo sulla volatilità dipendente dal percorso e il suo impatto sul prezzo delle opzioni.

Questo documento esplora come l'IA e il machine learning possano migliorare le previsioni delle tendenze di mercato.

Uno studio che confronta il modello HAR e il machine learning nella previsione della volatilità azionaria.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle relazioni tra asset per strategie di investimento migliori.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza delle stime di volatilità implicita.

Analizzando come le strutture delle commissioni influenzano i market maker automatici e l'arbitraggio nella finanza decentralizzata.

Questo articolo esplora come la geometria aiuti ad analizzare sistemi complessi attraverso le curve di Betti e le varietà.

Strategie per aumentare i guadagni negli scambi decentralizzati tramite arbitraggio.

Questo studio esamina l'impatto del private equity nel prevedere le performance delle azioni pubbliche.

Uno sguardo approfondito sulle opzioni basket e le loro strategie di prezzo innovative.

Un nuovo modello affronta i pregiudizi e migliora le previsioni sui prezzi delle azioni usando dati diversi.

Una panoramica concisa dei rapporti di ricerca azionaria e della loro importanza negli investimenti.

Scopri come il filtro di Kalman aiuta a prevedere i prezzi degli asset nella finanza.

Esaminando il ruolo del rischio nel machine learning per la valutazione degli asset.

Un nuovo sistema di controllo punta a migliorare la gestione dei tassi d'interesse nel DeFi.

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Esplora il ruolo dei contratti futures e dei modelli di prezzo nel trading delle materie prime.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per gestire la massa monetaria nella finanza decentralizzata.

Esplora le differenze e le implicazioni dell'hedging profondo e dell'hedging delta.

Questo articolo esplora metodi per prevedere il soddisfacimento delle RFQ per titoli garantiti da mutui.

Questo articolo analizza la non-identificabilità nelle simulazioni di mercato e propone una soluzione utilizzando più caratteristiche dei dati.

Un nuovo approccio che usa il machine learning per semplificare i calcoli del Margine Iniziale Dinamico.

Scopri come le reti di Hopfield stanno rivoluzionando la gestione degli asset e l'ottimizzazione del portafoglio.

Questo articolo esplora i LLM per prevedere i rendimenti azionari basandosi sulle notizie finanziarie.

Questo articolo parla di una nuova strategia di copertura dinamica usando la volatilità implicita.

Uno sguardo a come i libri degli ordini influenzano il comportamento del mercato e i prezzi degli asset.

Uno sguardo alla pricing delle opzioni usando la matematica finanziaria e il calcolo stocastico.

Esplorando come le strutture di gruppo migliorino le spiegazioni dei modelli di machine learning nella finanza.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del mercato azionario dopo i report sugli utili usando l'IA.

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Un nuovo approccio migliora l'analisi dei dati finanziari per fare trading più intelligente.

Migliorare le previsioni dei ritorni sugli asset attraverso la selezione di caratteristiche causali in mercati instabili.

Deep-MacroFin usa il deep learning per risolvere in modo efficace equazioni economiche complesse.

Quest'articolo parla di come migliorare l'SAA con il metodo Multilevel Monte Carlo per gestire il bias.

Nuovi metodi basati sui dati migliorano le performance dell'hedging delta per i trader.

Questo studio esplora come le reti di azioni possono migliorare le previsioni dei prezzi.

Scopri come il pricing dinamico può aumentare i ricavi nel settore immobiliare.