q-fin.CP」カテゴリーアーカイブ

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

要約 金融市場のダイナミックでデータ主導型の状況において、このペーパーでは、スケ … 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 Risk-Aware Option Hedging

要約 オプションのヘッジ/取引の目的は、単なる下値リスクからの保護を超えて広がり … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 90C17, 91G20, 91G60, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.RM | Robust Risk-Aware Option Hedging はコメントを受け付けていません

FuNVol: A Multi-Asset Implied Volatility Market Simulator using Functional Principal Components and Neural SDEs

要約 過去の価格に忠実な、複数の資産にわたるインプライド ボラティリティ (IV … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, 68T07, 91G60, 91G80, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.ST, stat.ML | FuNVol: A Multi-Asset Implied Volatility Market Simulator using Functional Principal Components and Neural SDEs はコメントを受け付けていません

Towards Sobolev Pruning

要約 複雑な現象を記述するための確率モデルの使用が増加しているため、高価になる可 … 続きを読む

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Towards Sobolev Training

要約 複雑な現象を記述するための確率モデルの使用が増加しているため、高価になる可 … 続きを読む

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Deep Calibration of Market Simulations using Neural Density Estimators and Embedding Networks

要約 指値注文帳のダイナミクスの再現など、金融取引の現実的なシミュレーターを構築 … 続きを読む

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Deep Calibration of Market Simulations using Neural Density Estimators and Embedding Networks

要約 指値注文帳のダイナミクスの再現など、金融取引の現実的なシミュレーターを構築 … 続きを読む

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Applying Reinforcement Learning to Option Pricing and Hedging

要約 この論文は、Halperin (2017) によって導入された Q-Lea … 続きを読む

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Calibration of Derivative Pricing Models: a Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective

要約 量的金融における最も基本的な問題の 1 つは、特定のオプションのセットの市 … 続きを読む

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Hedging Properties of Algorithmic Investment Strategies using Long Short-Term Memory and Time Series models for Equity Indices

要約 この論文は、金融市場が金融混乱の影響を受けた場合に、リスク資産のポートフォ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.PM, q-fin.TR | Hedging Properties of Algorithmic Investment Strategies using Long Short-Term Memory and Time Series models for Equity Indices はコメントを受け付けていません