「q-fin.CP」カテゴリーアーカイブ

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

Robust Utility Optimization via a GAN Approach

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 堅牢なユーティリティの最適化により、投資家は最悪の場合の結果を最大化するこ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 91-08, 91G10, 91G60, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.MF, q-fin.PM | Robust Utility Optimization via a GAN Approach はコメントを受け付けていません

Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 最近の大規模言語モデル (LLM) の開発に伴い、特定のドメインと言語に焦 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, q-fin.CP | Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst?

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 パフォーマンス帰属分析は、ベンチマークに対する投資ポートフォリオの超過パフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-fin.CP, q-fin.PM | Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst? はコメントを受け付けていません

Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst?

投稿日: 2024年3月18日 作成者: jarxiv

要約 パフォーマンス帰属分析は、ベンチマークに対する投資ポートフォリオの超過パフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-fin.CP, q-fin.PM | Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst? はコメントを受け付けていません

Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning

投稿日: 2024年2月19日 作成者: jarxiv

要約 以前の基礎研究 (Lussange et al. 2020) に基づいて、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA, q-fin.CP | Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning はコメントを受け付けていません

A deep implicit-explicit minimizing movement method for option pricing in jump-diffusion models

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ジャンプ拡散ダイナミクスに従う資産に書かれたヨーロッパのバスケッ … 続きを読む →

カテゴリー: 65C20, 65M12, 68T07, 91G20, 91G60, cs.LG, math.PR, q-fin.CP | A deep implicit-explicit minimizing movement method for option pricing in jump-diffusion models はコメントを受け付けていません