cuVegas melhora a eficiência da integração numérica usando tecnologia GPU para tarefas complexas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Aprimorando previsões de retorno de ativos por meio da seleção de recursos causais em mercados instáveis.
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Explore como as partículas se movem aleatoriamente em superfícies planas.
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Uma visão geral dos métodos multigrid de espaço-tempo e suas aplicações em várias áreas.
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O Deep-MacroFin usa deep learning pra resolver equações econômicas complexas de forma eficaz.
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Explorar o papel das BSDEs na gestão de riscos financeiros dinâmicos.
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Um guia pra otimizar decisões em situações incertas usando métodos baseados em amostras.
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Este artigo fala sobre como melhorar a SAA com o método Multilevel Monte Carlo pra lidar com viés.
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Um novo modelo melhora as previsões em mercados financeiros ao lidar com desafios de dados.
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Aprenda como o aprendizado por reforço profundo combina tomada de decisões e redes neurais.
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Uma olhada na cobertura de mínimos quadrados condicionais dentro de modelos de difusão com saltos.
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Explorando o papel das tecnologias de privacidade no combate a crimes financeiros.
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Novos métodos baseados em dados melhoram o desempenho da cobertura delta para os traders.
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Este estudo analisa como redes de ações podem melhorar as previsões de preços.
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Analisando o papel do Aprendizado por Reforço na transformação da tomada de decisão financeira.
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Explore métodos para preencher dados faltantes em matrizes grandes de forma eficaz.
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Uma nova abordagem melhora a análise de sentimentos usando conjuntos de dados baseados no mercado.
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A Clustering Federado ajuda a analisar dados enquanto mantém informações sensíveis em privado.
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Métodos que usam hipernets se destacaram em prever retornos de ativos em competições recentes.
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Este estudo apresenta um método para escolher modelos de aprendizado de máquina e conjuntos de dados.
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Um olhar sobre como o RL distribucional transforma a tomada de decisão ao entender distribuições de resultados.
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Uma nova forma de entender as relações entre criptomoedas e a dinâmica do mercado.
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Novos métodos pra lidar com múltiplos objetivos em sistemas de controle melhoram o desempenho e a tomada de decisão.
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Uma nova abordagem para gerar cenários financeiros de mercado controlados.
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Pesquisadores apresentam uma forma mais rápida de resolver equações diferenciais complexas usando caminhadas aleatórias.
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Abordagem inovadora melhora as estratégias de controle em ambientes de alta dimensão.
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Um olhar sobre como eventos passados moldam ocorrências futuras em processos aleatórios.
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Explore métodos para otimizar soluções de programas lineares inteiros mistos binários.
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Este artigo analisa modelos avançados para prever preços de ações usando técnicas de deep learning.
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A StockTime mistura dados numéricos e textuais pra fazer previsões de ações melhores.
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Um novo framework melhora a estimativa de valores extremos usando técnicas de otimização robusta em relação à distribuição.
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Explore como as equações parabólicas impactam a física, engenharia e finanças.
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Examinando um método de precificação para opções do tipo americana em mercados complexos.
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Descubra como modelos neurais melhoram a precisão e flexibilidade na precificação de opções.
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Aprenda como desigualdades de concentração ajudam a analisar matrizes aleatórias.
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Um estudo sobre análise de sentimento e a eficácia dos modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a análise estatística de dados de séries temporais não estacionárias.
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Uma visão geral do movimento browniano e sua importância em várias áreas.
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Explorando como a correlação dos preços das ações varia ao longo do dia de negociação.
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Este estudo melhora a precificação de opções americanas usando Processos de Markov de Difusão por Partes.
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