Explore o papel das somas parciais auto-normalizadas na análise de séries temporais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo framework melhora o aprendizado de processos estocásticos em várias áreas.
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Este artigo explora métodos para comparar multiconjuntos em várias áreas.
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Descubra como os Algoritmos de Gradiente Exponencial otimizam estratégias de investimento em tempo real.
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Analisar os grupos de traders revela padrões que ajudam a melhorar as previsões de investimento.
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Uma olhada profunda na volatilidade dependente do caminho e seu impacto na precificação de opções.
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Descubra como o método de truncamento melhora a diferenciação numérica em várias áreas.
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Uma visão geral clara dos livros de ordens limitadas e sua importância nas negociações.
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Uma nova abordagem pra classificar dados tabulares usando ICL-transformers tá mostrando resultados promissores.
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Novo modelo melhora o estudo das relações que mudam com o tempo.
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Um novo método melhora soluções para problemas de controle ótimo de alta dimensão em finanças e engenharia.
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Analisando a relação entre algoritmos quânticos e processamento de sinais pra uma eficiência melhor.
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Esse artigo analisa as interações dos formadores de mercado usando teoria dos jogos pra entender estratégias de precificação.
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Revolucionando a forma como a gente resolve desafios de otimização em várias áreas.
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Revolucionando as finanças com a convergência fraca estendida e técnicas de modelagem avançadas.
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Descubra o papel do Cluster GARCH em entender as relações entre ativos.
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Explore a importância das matrizes aleatórias em várias áreas e o comportamento dos seus autovalores.
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Este artigo explora como a IA e o aprendizado de máquina podem melhorar as previsões de tendências de mercado.
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Aprenda como o controle minmax robusto lida com a incerteza em várias áreas.
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Novos métodos para identificar mudanças significativas na variância dos dados ao longo do tempo.
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Um método pra aprender dinâmicas de baixa dimensão a partir de observações ruidosas de alta dimensão.
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Um estudo comparando o modelo HAR e machine learning na previsão de volatilidade de ações.
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Esse artigo apresenta um novo método para precificar opções usando técnicas de aprendizado profundo.
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Um novo método melhora as previsões das relações entre ativos pra estratégias de investimento mais eficazes.
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Explore como as experiências recentes moldam a tomada de decisão no aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora a precisão e a eficiência das estimativas de volatilidade implícita.
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Um novo método para derivar restrições de interpolação melhora a análise de performance de otimização.
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Um olhar sobre como operadores específicos funcionam com condições de contorno em várias aplicações.
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Analisando como as estruturas de taxas afetam os market makers automáticos e a arbitragem nas finanças descentralizadas.
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Aprenda como a inferência bayesiana melhora redes neurais e a tomada de decisões.
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Um estudo sobre como maximizar os retornos através de portfólios alpha e phi.
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Novos métodos para preparar estados quânticos melhoram a eficiência e reduzem a necessidade de recursos.
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Estratégias para otimizar a alocação de ativos levando em conta a incerteza dos dados.
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Aprenda como a programação probabilística ajuda a analisar a incerteza nos dados.
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Uma nova forma de medir dependências em conjuntos de dados extremos em várias áreas.
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Aprenda como decisões de compromisso aumentam a confiabilidade na programação estocástica.
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Explorando a necessidade de explicações claras em Redes Neurais Gráficas.
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Esse artigo apresenta uma nova perspectiva sobre a análise de cadeias de Markov através de transformadores de distribuição.
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Uma nova fórmula de precificação para opções VIX usando o modelo Heston-Hawkes melhora as estratégias de negociação de volatilidade.
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Computação quântica oferece novas soluções para desafios complexos de otimização.
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