Nuovi metodi migliorano l'analisi statistica dei dati delle serie temporali non stazionarie.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Nuovi metodi migliorano l'analisi statistica dei dati delle serie temporali non stazionarie.
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Una panoramica del moto browniano e della sua importanza in vari campi.
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Esplorando come la correlazione dei prezzi delle azioni varia durante la giornata di trading.
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Questo studio migliora la valutazione delle opzioni americane utilizzando Processi di Markov a Diffusione a Tratti.
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Impara a capire le reti neurali complesse.
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Onorando i contributi di Tom Hurd nella matematica e nella ricerca finanziaria.
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Un nuovo metodo punta a migliorare l'equità nel machine learning tramite un riaggruppamento dei campioni di dati.
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Nuove tecniche migliorano la stima del valore dai dati della catena di Markov.
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Previsioni accurate dipendono da una giusta calibrazione per allineare le probabilità con i risultati reali.
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Esplorare metodi numerici per sistemi incerti con equazioni differenziali stocastiche.
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Un'analisi delle azioni degli investitori durante le crisi finanziarie e il loro impatto sulla stabilità del mercato.
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Nuove tecniche migliorano l'efficienza nell'affrontare la sfida del Subset Sum.
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Questo approccio migliora l'efficienza e l'adattabilità nella pianificazione sotto incertezza.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli outlier nell'analisi dei dati.
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I modelli neurali N-HiTS e N-BEATS superano i metodi tradizionali nelle previsioni di mercato.
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Scopri come le firme semplificano dati complessi per avere migliori intuizioni.
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SINDyG migliora la comprensione dei sistemi complessi tramite una migliore modellazione delle reti.
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Un approccio innovativo sfrutta gli autoencoder per avere intuizioni più chiare nei mercati finanziari.
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Presentiamo un test robusto per valutare modelli ellittici in dataset ad alta dimensione.
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Un metodo per misurare le fluttuazioni dei prezzi degli asset usando l'entropia del cluster di Kullback-Leibler.
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Uno sguardo a tecniche migliorate per identificare i cambiamenti in vari sistemi.
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Nuovi metodi migliorano il testing dei modelli finanziari, affrontando la complessità dei dati.
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I token S-money offrono un modo nuovo per fare transazioni finanziarie sicure mantenendo la privacy.
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Scopri come i grafi di conoscenza causale analizzano le relazioni e aiutano nelle scelte.
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Spiegazioni chiare dell'IA costruiscono fiducia e assicurano un uso responsabile in vari settori.
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Uno sguardo chiaro alle copule bivariate e al loro ruolo nel modellare le relazioni tra variabili casuali.
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Impara metodi efficaci per testare l'auto-calibrazione nei modelli di regressione per finanza e assicurazioni.
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Guidare il comportamento generale del sistema in mezzo all'incertezza usando tecniche avanzate.
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Un'analisi approfondita delle proprietà e delle applicazioni delle copule LSL.
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Questo articolo parla di un modello per rilevare cambiamenti improvvisi nell'attività di trading.
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Questo documento parla di metodi per prendere decisioni avverse al rischio usando i Processi Decisionali di Markov.
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Scopri come ottimizzare in modo efficace usando fonti di informazioni di parte.
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Un nuovo modo di gestire i portafogli finanziari usando metodi di deep learning.
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InvariantStock offre previsioni stabili sui titoli anche in condizioni di mercato variabili.
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Una panoramica dei processi di Hawkes e della loro rilevanza in diversi settori.
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Un metodo distribuito per l'ottimizzazione in sistemi in rete con vincoli infiniti.
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TE-PWS permette una valutazione precisa del flusso di informazioni in sistemi complessi.
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MarS sfrutta modelli generativi per simulare scenari realistici del mercato finanziario.
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