Una panoramica chiara dei modelli fattoriali e delle loro applicazioni in vari campi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Una panoramica chiara dei modelli fattoriali e delle loro applicazioni in vari campi.
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Un metodo per stimare le medie nonostante l'impatto degli outlier.
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Esplorare matrici casuali e il loro ruolo nel modellare fenomeni del mondo reale.
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Le tecniche quantistiche migliorano la precisione nella previsione dei mercati finanziari e nella gestione dei rischi.
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Una nuova tecnica semplifica il campionamento da distribuzioni di probabilità complesse nella scienza dei dati e nella finanza.
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Un metodo per identificare cambiamenti significativi nei dati nel tempo.
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cuVegas migliora l'efficienza dell'integrazione numerica usando la tecnologia GPU per compiti complessi.
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Migliorare le previsioni dei ritorni sugli asset attraverso la selezione di caratteristiche causali in mercati instabili.
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Esplora come le particelle si muovono a caso su superfici piatte.
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Una panoramica dei metodi multigrid spazio-tempo e delle loro applicazioni in vari campi.
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Deep-MacroFin usa il deep learning per risolvere in modo efficace equazioni economiche complesse.
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Esplora il ruolo delle BSDE nella gestione dei rischi finanziari dinamici.
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Una guida per ottimizzare le decisioni in condizioni di incertezza usando metodi basati su campioni.
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Quest'articolo parla di come migliorare l'SAA con il metodo Multilevel Monte Carlo per gestire il bias.
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Un nuovo modello migliora le previsioni nei mercati finanziari affrontando le sfide dei dati.
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Scopri come l'apprendimento rinforzato profondo unisce decision-making e reti neurali.
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Uno sguardo all'hedging ai minimi quadrati condizionali nei modelli di jump diffusion.
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Esplorare il ruolo delle tecnologie di privacy nella lotta ai crimini finanziari.
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Nuovi metodi basati sui dati migliorano le performance dell'hedging delta per i trader.
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Questo studio esplora come le reti di azioni possono migliorare le previsioni dei prezzi.
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Analizzando il ruolo del Reinforcement Learning nel trasformare il processo decisionale finanziario.
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Esplora metodi per riempire in modo efficace i dati mancanti in grandi matrici.
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Un nuovo approccio migliora l'analisi del sentiment usando dataset basati sul mercato.
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Il Clustering Federato aiuta ad analizzare i dati mantenendo private le informazioni sensibili.
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I metodi che usano le iperreti hanno spaccato nel prevedere i rendimenti degli asset nelle recenti competizioni.
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Studi presenta un metodo per scegliere modelli di machine learning e dataset.
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Uno sguardo a come il RL distribuzionale rimodella il processo decisionale attraverso la comprensione delle distribuzioni dei risultati.
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Un modo nuovo per capire le relazioni tra criptovalute e le dinamiche di mercato.
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Nuovi metodi per affrontare più obiettivi nei sistemi di controllo migliorano le prestazioni e il processo decisionale.
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Un nuovo approccio per generare scenari di mercato finanziario controllati.
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I ricercatori presentano un modo più veloce per risolvere equazioni differenziali complesse usando passeggiate casuali.
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Un approccio innovativo migliora le strategie di controllo in ambienti ad alta dimensione.
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Uno sguardo a come gli eventi passati influenzano le future occorrenze nei processi casuali.
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Questo articolo esamina modelli avanzati per prevedere i prezzi delle azioni usando tecniche di deep learning.
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StockTime combina dati numerici e testuali per fare previsioni migliori sulle azioni.
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Un nuovo framework migliora la stima dei valori estremi usando tecniche di ottimizzazione robusta rispetto alla distribuzione.
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Esaminando un metodo di pricing per opzioni in stile americano in mercati complessi.
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Scopri come i modelli neurali migliorano l'accuratezza e la flessibilità nella valutazione delle opzioni.
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