「q-fin.CP」カテゴリーアーカイブ

Fine-Tuning Large Language Models for Stock Return Prediction Using Newsflow

投稿日: 2024年7月26日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) とその微調整技術は、さまざまな言語理解および … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.CP, q-fin.PM | Fine-Tuning Large Language Models for Stock Return Prediction Using Newsflow はコメントを受け付けていません

Temporal Representation Learning for Stock Similarities and Its Applications in Investment Management

投稿日: 2024年7月19日 作成者: jarxiv

要約 急速なグローバル化とデジタル化の時代において、金融市場の非定常性と従来の地 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-fin.CP | Temporal Representation Learning for Stock Similarities and Its Applications in Investment Management はコメントを受け付けていません

Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Wiener-Ito カオス分解を、特にアフィンおよびいくつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, q-fin.CP, q-fin.MF, stat.ML | Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks はコメントを受け付けていません

AlphaForge: A Framework to Mine and Dynamically Combine Formulaic Alpha Factors

投稿日: 2024年6月27日 作成者: jarxiv

要約 財務データの変動性と低い信号対雑音比は、解釈可能性の必要性と相まって、アル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-fin.CP | AlphaForge: A Framework to Mine and Dynamically Combine Formulaic Alpha Factors はコメントを受け付けていません

Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 金融機関、金融規制当局、政策立案者の間では、自然関連のリスクと機会に対処す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-fin.CP | Assessing the Potential of AI for Spatially Sensitive Nature-Related Financial Risks はコメントを受け付けていません

A Comparison of Traditional and Deep Learning Methods for Parameter Estimation of the Ornstein-Uhlenbeck Process

投稿日: 2024年4月24日 作成者: jarxiv

要約 金融、物理学、生物学で広く使用されている確率過程であるオーンスタイン・ウー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.CP | A Comparison of Traditional and Deep Learning Methods for Parameter Estimation of the Ornstein-Uhlenbeck Process はコメントを受け付けていません

A Comparison of Traditional and Deep Learning Methods for Parameter Estimation of the Ornstein-Uhlenbeck Process

投稿日: 2024年4月18日 作成者: jarxiv

要約 金融、物理学、生物学で広く使用されている確率過程であるオーンスタイン・ウー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-fin.CP | A Comparison of Traditional and Deep Learning Methods for Parameter Estimation of the Ornstein-Uhlenbeck Process はコメントを受け付けていません

Construction of Domain-specified Japanese Large Language Model for Finance through Continual Pre-training

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は現在、金融を含むさまざまな分野で広く使用さ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, q-fin.CP | Construction of Domain-specified Japanese Large Language Model for Finance through Continual Pre-training はコメントを受け付けていません

A backward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations

投稿日: 2024年4月15日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元の非線形後方確率微分方程式 (BSDE) を解くための … 続きを読む →

カテゴリー: 60H07, 65C30, 68T07, 91G20, cs.LG, cs.NA, math.NA, q-fin.CP | A backward differential deep learning-based algorithm for solving high-dimensional nonlinear backward stochastic differential equations はコメントを受け付けていません

Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection

投稿日: 2024年4月5日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、GPT-4の高度な推論を活用した、金融市場における銘柄選択のため … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T50, 91G10, 91G15, cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.LG, I.2.1, q-fin.CP | Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection はコメントを受け付けていません