放物線方程式が物理学、工学、金融にどんな影響を与えるか探ってみよう。
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最先端の科学をわかりやすく解説
放物線方程式が物理学、工学、金融にどんな影響を与えるか探ってみよう。
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複雑な市場でアメリカンスタイルのオプションの価格設定方法を検討中。
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ニューラルモデルがオプション価格の精度と柔軟性をどう向上させるかを発見しよう。
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集中不等式がランダム行列の分析にどう役立つかを学ぼう。
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感情分析と言語モデルの効果についての研究。
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新しい方法が非定常時系列データの統計分析を向上させる。
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ブラウン運動の概要とさまざまな分野でのその重要性。
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取引日中の株価の相関がどう変わるかを探る。
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この研究は、区分的拡散マルコフ過程を使ってアメリカンオプションの価格付けを改善してるよ。
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複雑なニューラルネットワークを理解する方法を学ぼう。
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トム・ハードの数学と金融研究への貢献を讃えます。
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新しい方法は、データサンプルの再重み付けを通じて機械学習の公平性を向上させることを目指してるよ。
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新しい技術がマルコフ連鎖データからの価値推定を改善する。
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正確な予測は、確率を実際の結果に合わせるための適切なキャリブレーションに依存している。
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確率微分方程式を使った不確実なシステムの数値手法を探る。
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金融危機時の投資家の行動分析とその市場の安定性への影響。
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新しい技術が部分和問題の効率を改善する。
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このアプローチは不確実性の中での計画の効率と適応性を向上させるんだ。
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新しい方法がデータ分析における外れ値の検出を強化する。
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ニューラルモデルのN-HiTSとN-BEATSは、市場予測で従来の方法を上回ってるよ。
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署名が複雑なデータを簡略化して、より良いインサイトを得る方法を学ぼう。
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SINDyGは、より良いネットワークモデリングを通じて複雑なシステムの理解を深めるんだ。
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自動encoderを活用した新しいアプローチが、金融市場でのより明確な洞察を提供する。
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高次元データセットでの楕円モデルを評価するための強力なテストを紹介します。
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クルバック・ライブラー クラスタエントロピーを使って資産価格の変動を測る方法。
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さまざまなシステムの変化を特定するための改善された技術についての考察。
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新しい方法が金融モデルのテストを改善して、データの複雑さに対処してるよ。
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S-moneyトークンは、プライバシーを保ちながら安全な金融取引を行う新しい方法を提供するよ。
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因果関係グラフが関係を分析して意思決定に役立つ方法を学ぼう。
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クリアなAIの説明は信頼を築いて、さまざまな分野での責任ある使用を確保するんだ。
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二項コピュラについての明確な理解と、ランダム変数の関係をモデル化する際の役割。
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金融や保険の回帰モデルでの自動キャリブレーションテストの効果的な方法を学ぼう。
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不確実性の中で先進的な手法を使って全体のシステムの振る舞いを導く。
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LSLコピュラの特性と応用についての深堀り。
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この記事では、取引活動の突然の変化を検出するためのモデルについて話してるよ。
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この論文では、マルコフ決定過程を使ったリスク回避型の意思決定方法について話しています。
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偏った情報源を使って効果的に最適化する方法を学ぼう。
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ディープラーニング手法を使った金融ポートフォリオ管理の新しいアプローチ。
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InvariantStockは変わりゆく市場条件の中で安定した株の予測を提供するよ。
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ホークス過程の概要とそのさまざまな分野での関連性。
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