ファイナンス に関する最新の記事

時系列分析における自己正規化部分和の役割を探る。

新しいフレームワークが、さまざまな分野での確率過程の学習を強化する。

この論文では、さまざまな分野でマルチセットを比較する方法を探るよ。

指数化勾配アルゴリズムがリアルタイムで投資戦略を最適化する方法を発見しよう。

トレーダークラスターを分析すると、投資予測を改善するパターンが見えてくるよ。

パス依存のボラティリティとそのオプション価格への影響を深く掘り下げてみる。

truncation法がいろんな分野で数値微分をどう改善するかを発見しよう。

リミットオーダーブックの概要とトレーディングにおける重要性。

タブラー データを分類する新しいアプローチ、ICLトランスフォーマーを使ったやつがいい結果出してるよ。

新しいモデルが時間とともに変わる関係の研究を強化する。

新しい方法が、金融や工学の高次元最適制御問題に対する解決策を向上させるんだ。

量子アルゴリズムと信号処理の関係を調べて、効率を向上させる。

この論文では、ゲーム理論を使ってマーケットメーカーの相互作用を分析し、価格戦略の洞察を得ることを目的としている。

複数の分野で最適化の課題を解決する方法を革新する。

拡張された弱収束と高度なモデリング技術で金融を革新する。

資産の関係を理解するためのクラスタGARCHの役割を発見しよう。

ランダム行列の重要性をいろんな分野で探って、その固有値の挙動について話そう。

この論文は、AIと機械学習が市場トレンドの予測をどのように改善できるかを探っているよ。

ロバストミニマックス制御がさまざまな分野で不確実性にどう対処するかを学ぼう。

時間の経過に伴うデータの分散の重要な変化を特定する新しい方法。

ノイズの多い高次元の観測から低次元のダイナミクスを学ぶ方法。

株のボラティリティ予測におけるHARモデルと機械学習の比較研究。

この記事では、ディープラーニング技術を使ったオプション価格付けの新しい方法を紹介するよ。

新しい方法が資産の関係予測を改善して、より良い投資戦略を実現する。

最近の経験が強化学習における意思決定にどう影響するか探ってみよう。

新しい方法が暗示的ボラティリティの推定の精度と効率を向上させる。

新しい補間制約の導出方法が最適化性能分析を向上させる。

境界条件がさまざまな応用で特定の演算子がどのように機能するかを探る。

手数料の構造が自動マーケットメーカーや分散型金融のアービトラージにどう影響するかを分析してる。

ベイズ推論がニューラルネットワークや意思決定をどう強化するか学ぼう。

アルファとファイ・ポートフォリオを使ってリターンを最大化する研究。

量子状態を準備する新しい方法が、効率を改善し、資源の必要性を減らす。

データの不確実性を考慮した資産配分の最適化戦略。

確率的プログラミングがデータの不確実性を分析するのにどう役立つか学ぼう。

さまざまな分野で極端なデータセットの依存関係を測定する新しいアプローチ。

妥協の決定が確率的プログラミングの信頼性をどう高めるかを学ぼう。

グラフニューラルネットワークで明確な説明が必要な理由を探る。

この記事は、分布変圧器を通じてマルコフ連鎖を分析する新しい視点を提示してるよ。

Heston-Hawkesモデルを使ったVIXオプションの新しい価格設定式が、ボラティリティ取引戦略を強化するよ。

量子コンピュータは複雑な最適化課題に対する新しい解決策を提供してるよ。