Estudando os impactos adversos em agentes de trading automático de ações em mercados competitivos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Estudando os impactos adversos em agentes de trading automático de ações em mercados competitivos.
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Um estudo sobre como melhorar modelos de linguagem em finanças com ferramentas externas.
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Esse artigo apresenta um modelo pra simplificar dados complexos de alta dimensão usando processos Gaussianos.
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Este artigo explora uma nova maneira de comparar soluções no espaço de Wasserstein.
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Usando deep learning pra melhorar a precisão do preço de opções de cesta.
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Um novo método melhora a privacidade e a precisão em modelos baseados em dados.
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Explore os conceitos chave e as aplicações da teoria das matrizes aleatórias em várias áreas.
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Esse artigo avalia a solvência e a gestão financeira dos provedores de serviços de ativos virtuais.
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Um novo método melhora a velocidade e a precisão das simulações em várias áreas científicas.
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Uma nova abordagem pra prever eventos usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.
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Novos métodos para analisar dados funcionais melhoram as insights em várias áreas.
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Um estudo sobre como identificar padrões incomuns em séries temporais usando classificação de uma classe só.
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Este estudo analisa como os viés de análise de sentimento afetam as decisões de trading de ações.
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Aprenda como modelos de mudança de regime melhoram a tomada de decisões de investimento.
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Esse artigo apresenta um método pra estimar parâmetros no processo de Hawkes usando observações discretas.
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Uma olhada em FBSDEs e suas aplicações em finanças e biologia.
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Novo método melhora a explicabilidade de GNN usando gráficos proxy.
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Explore a relação entre processos de Markov e transformadas de Laplace para uma análise avançada.
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Explorando a distância de Wasserstein ao quadrado para uma reconstrução eficaz de SDE a partir de dados ruidosos.
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Um novo método melhora a eficiência na carga de dados em computadores quânticos.
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Aprenda sobre staking alavancado e seu papel na finança descentralizada.
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Analisando como a Amostragem de Thompson melhora as escolhas em meio à incerteza e ao barulho.
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Aprenda como os processos de Hawkes modelam eventos interconectados em várias áreas.
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Explorando o uso de LLMs pra analisar dados de séries temporais em várias áreas.
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Novas estratégias em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e a eficiência no aprendizado de máquina.
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Esse artigo explora equações diferenciais estocásticas e suas aplicações na gestão da incerteza.
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Novos métodos combinam dados estruturados e não estruturados para fazer previsões melhores.
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Explorando o modelo de volatilidade estocástica realizada pra fazer previsões financeiras melhores.
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Esse artigo fala sobre o aquecimento inicial e métodos clássicos no QAOA para otimização de portfólio.
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Analisando tendências e principais contribuintes em finanças quantitativas a partir de artigos do arXiv.
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Este estudo apresenta métodos de teste avançados para avaliar o desempenho de investimentos.
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Analisando eventos de perda pra melhorar a gestão de risco usando um processo de renovação de Markov.
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Explore novos métodos para otimizar portfólios de investimento com riscos minimizados.
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A otimização estocástica online ajuda a lidar com a incerteza na hora de tomar decisões.
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Aprenda como a memória longa influencia as previsões em várias áreas.
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Essa pesquisa combina análise de Fourier com modelos de difusão pra gerar séries temporais melhores.
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Uma visão sobre como a DRO e a estatística robusta melhoram a tomada de decisões sob incerteza.
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Uma olhada nas complexidades de fusões e aquisições e na determinação de índices de troca justos.
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Um novo método melhora a eficiência da comunicação em aprendizado federado.
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Um olhar crítico sobre a efetividade dos modelos de volatilidade áspera nos mercados financeiros.
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