A Clustering Federado ajuda a analisar dados enquanto mantém informações sensíveis em privado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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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Aprenda a entender redes neurais complexas.
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Homenageando as contribuições de Tom Hurd em matemática e pesquisa financeira.
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Um novo método busca melhorar a justiça no aprendizado de máquina através da reponderação de amostras de dados.
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Novas técnicas melhoram a estimativa de valor a partir de dados de cadeia de Markov.
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Previsões precisas dependem de uma calibração certa pra combinar probabilidades com resultados reais.
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Explorando métodos numéricos para sistemas incertos com equações diferenciais estocásticas.
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Uma análise das ações dos investidores durante crises financeiras e seu impacto na estabilidade do mercado.
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Novas técnicas melhoram a eficiência na resolução do desafio do Subset Sum.
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Essa abordagem melhora a eficiência e a adaptabilidade no planejamento em situações de incerteza.
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Um novo método melhora a detecção de outliers na análise de dados.
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Os modelos neurais N-HiTS e N-BEATS superam os métodos tradicionais em previsões de mercado.
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Aprenda como assinaturas simplificam dados complexos para ter melhores insights.
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SINDyG melhora a compreensão de sistemas complexos através de um modelagem de rede mais eficaz.
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Uma nova abordagem usa autoencoders pra ter insights mais claros nos mercados financeiros.
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Apresentando um teste forte pra avaliar modelos elípticos em conjuntos de dados de alta dimensão.
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Um método pra medir as flutuações de preços de ativos usando a entropia de cluster de Kullback-Leibler.
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Uma olhada em técnicas melhoradas para identificar mudanças em vários sistemas.
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