ファイナンス に関する最新の記事

プロキシダイナミックファクターモデルが金融政策の理解に与える影響を探る。

プログラミングで不確実な結果を評価するための効率的な手法を紹介します。

統計ゲームがデータ分析における近似推論をどう改善するか探ってみて。

新しい方法が強化学習と予測モデルを組み合わせてマレーシアの株式市場でのトレーディングに使われてるんだ。

数学とテクノロジーがスポーツベッティングの結果をどう良くするかを学ぼう。

この記事では、ランダム性に影響される複雑なシステムの研究について掘り下げてるよ。

新しいアプローチは過去の経験を活かして最適化をスピードアップする。

この研究はウィーナープロセスを単純化して、エネルギー効率の良い近似に焦点を当ててるんだ。

遅れた影響を持つ金融意思決定に深層学習を適用する。

新しいアルゴリズムは、不確実な環境でのアドバイスの信頼性を考慮することで、意思決定を改善する。

確率偏微分方程の手法と応用をいろんな分野で探る。

新しい方法で複雑なシステムの大規模データセットの分析が改善される。

機械学習のインサイトのための特徴連合を分析する新しい方法。

マルコフ連鎖について学ぼう。それがいろんな分野でどれだけ重要か。

一方がもっと情報を持ってるときに効果的な契約をデザインする方法を学ぼう。

この記事では、機械学習におけるバイアスとその少数派グループへの影響について話してるよ。

投資ポートフォリオを最適化するためのディープラーニングアルゴリズムに関する研究。

高度な分位数手法を使ったリスク測定の新しいアプローチ。

機械学習がオプション価格やボラティリティ計算をどう変えているか学ぼう。

この研究は、数学のシステムにおける進化演算子の重要な特性を示している。

ポートフォリオ最適化とリスク管理の最新の革新を発見しよう。

TabADMは、表形式データの異常を効率的に特定する新しいアプローチを提供します。

この論文では、金融市場におけるノーアービトラージ違反を検出する方法を説明してるよ。

TransFusionは、高品質な長いシーケンスの合成時系列データの生成を改善するよ。

ボラティリティが投資の決定にどう影響するかのシンプルな見方。

分散型金融貸付の進化するダイナミクスを見てみよう。

オペレーター学習とPDEのためのHJ-Netフレームワークについて見てみよう。

量子コンピューティングを使った新しい回帰アプローチを探ってる。

COVID-19の影響で株式と暗号通貨における市場の変動を分析。

部分輸送距離を使った信号比較の新しい方法が、精度と柔軟性を向上させたよ。

この記事では、分数楕円PDEを効率的に解くための縮小次数モデルについて解説してるよ。

幾何中央値が堅牢なデータ分析にどんなふうに役立つかを見てみよう。

RoSASは、ラベル付きデータと革新的な技術を使って異常検知を改善する。

生存確率が金融、保険、システムの安定性にどんな役割を果たすか探ってみて。

サンプルの選択が市場力と利益の推定にどんな影響を与えるかを調べる。

QUAMは、さまざまな分野での予測の不確実性推定を向上させるんだ。

不確実性定量化を伴う区分多項式モデルでの変化点を見つける方法。

新しいアルゴリズムが特徴分散データ分析のコミュニケーションを効率化する。

SIPはリアルタイムアプリ向けにデータ共有とプライバシーのバランスを取ってるよ。

クレジットインデックスオプションのリスク管理の新しい戦略を強化学習を使って調べてる。