ファイナンス に関する最新の記事

多様なエージェントが複数のセクターでの相互作用を制御・最適化する方法を探ってる。

新しい手法が、さまざまな用途におけるノイズに対するカルマンフィルタリングを強化する。

研究は、時間変化するグラフにおける拡散の重要なパターンを明らかにしている。

さまざまな分野で予測できないシステムをうまく扱うための戦略を探ってみて。

高度な金融データ分析のためのNGSPとNGFSPを紹介します。

この研究は市場のクラッシュを相転移として探っていて、投資家に新しい視点を提供してるよ。

新しいアプローチが、明確な尤度関数がないモデルでのパラメータ推定を簡素化する。

ブラウン橋の最低点を効率的に見つける方法を学ぼう。

新しい方法で、AIを使って決算報告後の株式市場の予測が向上したよ。

連続時間ランダムウォークの概要とそのさまざまな分野での応用。

光学リザーバーコンピューティングが株価予測をどう改善するかを見てみよう。

NIRVARは複雑な時系列をネットワークとして分析して、いろんな分野で予測精度を高めるんだ。

koopmanオペレーターが複雑で変化するシステムの不確実性をどう扱うかを発見しよう。

データ駆動型の方法が条件付き期待値を通じて意思決定をどう向上させるかを学ぼう。

デジタルユーロのデザインを探って、安全でプライベートなオフライン決済を実現する。

新しい方法は、外れ値を処理するために高次のボロノイ図を使ってPCAを強化するよ。

高頻オプショントレーディングの高度な戦略を探って、投資成果を向上させよう。

競争の場面でプレイヤーがどうやって戦略を適応させるか探ってみよう。

新しいアプローチが金融データ分析を強化して、より賢いトレーディングができるようになった。

TimeInfは、時間系列データの寄与を理解しやすくして、より良いモデルを作るのを助けるよ。

最適停止が金融やエンジニアリングの意思決定にどんな影響を与えるかを学ぼう。

新しい方法が確率ボラティリティモデルのパラメータ推定を効率化するんだ。

ファクターモデルの概要とさまざまな分野での応用について。

外れ値の影響を受けずに平均を推定する方法。

ランダム行列を探求して、現実の現象をモデル化する役割について。

量子技術は、金融市場の予測精度とリスク管理を向上させる。

新しい技術がデータサイエンスや金融における複雑な確率分布からのサンプリングを簡素化する。

時間にわたるデータの重要な変化を特定する方法。

cuVegasは、複雑なタスクのためにGPU技術を使って数値積分の効率を向上させる。

不安定な市場で因果的特徴選択を通じて資産リターン予測を向上させる。

フラットな面で粒子がランダムに動く様子を探ってみよう。

空間時間マルチグリッド法の概要とそれが様々な分野での応用について。

Deep-MacroFinは、深層学習を使って複雑な経済方程式を効率的に解決するよ。

BSDE（バックワード確率微分方程式）は、動的な金融リスクを管理するのに重要な役割を果たすよ。リスクの変動を考慮しながら、最適な戦略を見つける手助けをしてくれるんだ。特に、資産の価格変動や市場の不確実性をモデル化するのに役立つし、リスク管理やヘッジ戦略の構築にも使われるんだよ。

不確実性の下での意思決定をサンプルベースの方法で最適化するためのガイド。

この記事では、バイアスを扱うために、マルチレベルモンテカルロ法でSAAを改善することについて話してるよ。

新しいモデルはデータの課題に対処することで、金融市場の予測を改善する。

深層強化学習が意思決定とニューラルネットワークをどう組み合わせるかを学ぼう。

ジャンプ拡散モデルにおける条件付き最小二乗ヘッジの考察。

金融犯罪と戦うプライバシー技術の役割について探る。