Um estudo sobre otimização de portfólio com custos de transação e de manutenção integrados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando métodos pra simplificar problemas de otimização complexos com relaxações polinomiais.
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Melhorando estimativas em sistemas dinâmicos com métodos de filtragem inovadores.
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Uma olhada na relação entre a assimetria de várias variáveis aleatórias sob incerteza.
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Aprenda a lidar com dados de séries temporais financeiras pra fazer previsões melhores.
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Uma nova abordagem garante a privacidade dos dados enquanto mantém o desempenho do modelo.
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Aprenda como a SECAdvisor ajuda empresas a planejarem investimentos eficientes em cibersegurança.
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Uma olhada em métodos que melhoram a otimização não linear sob restrições.
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Novos métodos integram aprendizado de máquina para uma melhor gestão de risco em opções.
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Um olhar sobre otimização restrita e suas aplicações no mundo real.
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Aprenda como as relaxações RLT simplificam problemas complexos de programação quadrática.
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Explorando as capacidades e aplicações da computação quântica de reservatório em várias áreas.
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Uma nova abordagem melhora a compreensão de sistemas com observações limitadas.
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Esse artigo examina o comportamento e as estatísticas de partículas de Browniano não cruzantes ao longo do tempo.
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Explorando como o aprendizado de máquina quântico melhora as estratégias de hedge na finança.
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Combinando aprendizado de máquina e métodos de pareamento para uma análise mais clara dos efeitos do tratamento.
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Esse artigo fala sobre métodos adaptativos pra melhorar a precisão das previsões e a comunicação da incerteza.
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Aprenda como a augmentação de dados causal pode melhorar conjuntos de dados limitados em machine learning.
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Aprenda como os algoritmos de calibração melhoram a precificação de opções usando a superfície eSSVI.
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Explore os benefícios e aplicações da análise de séries temporais funcionais.
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Um estudo sobre o impacto da gestão de volatilidade nos investimentos em ações chinesas.
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Um método pra identificar padrões de preços estranhos em criptomoedas usando autoencoders.
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Novos métodos melhoram a eficiência na coleta de dados e a precisão das informações.
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Uma abordagem atualizada para precificação de opções considerando a incerteza do mercado.
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Um novo método pra calcular os valores SAGE de forma mais eficiente usando aprendizado de estrutura causal.
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Este estudo explora como as ações dos investidores impactam os preços das ações nos mercados financeiros.
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Estratégias para melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Um olhar profundo sobre como o grupo de ransomware Conti opera e lucra.
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Novo framework melhora explicações contrafactuais para resultados de decisão mais eficientes.
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OFTET junta métodos tradicionais com aprendizado de máquina pra fazer previsões de séries temporais de forma confiável.
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Explore como o aprendizado por reforço pode transformar estratégias de trading no mercado financeiro.
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Um novo estimador revela ligações importantes entre a atividade do mercado de ações e as mudanças nos preços do petróleo.
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Explorando o papel da reflexão em EPDEs e aplicações na vida real.
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Esse artigo estuda os efeitos da aleatoriedade em sistemas dependentes de caminho.
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Novos métodos sem fatiamento melhoram a análise de dados para conjuntos de dados complexos.
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Um novo método melhora os testes para identificar erros de precificação de ativos nas finanças.
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Uma olhada na tomada de decisão em ambientes incertos através do controle estocástico.
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Um olhar sobre como maximizar o lucro na escolha de itens, levando em conta custos e limites de orçamento.
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Uma olhada na distribuição de Tracy-Widom e sua importância em matrizes aleatórias.
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