q-fin.MF」カテゴリーアーカイブ

Universal randomised signatures for generative time series modelling

要約 ランダム化署名は、確立されたパス署名に代わる柔軟で簡単に実装可能な代替手段 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-fin.MF, stat.ML | Universal randomised signatures for generative time series modelling はコメントを受け付けていません

Reinforcement Learning for Jump-Diffusions, with Financial Applications

要約 私たちは、システムダイナミクスがジャンプ拡散プロセスによって支配される確率 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, q-fin.MF | Reinforcement Learning for Jump-Diffusions, with Financial Applications はコメントを受け付けていません

Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks

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

Universal randomised signatures for generative time series modelling

要約 ランダム化署名は、確立されたパス署名に代わる柔軟で簡単に実装可能な代替手段 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-fin.MF, stat.ML | Universal randomised signatures for generative time series modelling はコメントを受け付けていません

The Unfairness of $\varepsilon$-Fairness

要約 意思決定プロセスの公平性は、多くの場合、確率的指標を使用して定量化されます … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.TH, q-fin.MF, stat.ML | The Unfairness of $\varepsilon$-Fairness はコメントを受け付けていません

Full error analysis of the random deep splitting method for nonlinear parabolic PDEs and PIDEs with infinite activity

要約 この論文では、高次元の非線形放物線偏微分方程式とジャンプのある PIDE … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, q-fin.MF | Full error analysis of the random deep splitting method for nonlinear parabolic PDEs and PIDEs with infinite activity はコメントを受け付けていません

Robust Utility Optimization via a GAN Approach

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

Global universal approximation of functional input maps on weighted spaces

要約 我々は、無限次元の可能性のある加重空間で定義され、無限次元の可能性のある出 … 続きを読む

カテゴリー: 26A16, 26E20, 41A65, 41A81, 46E40, 60L10, 68T07, cs.LG, math.FA, math.PR, q-fin.MF, stat.ML | Global universal approximation of functional input maps on weighted spaces はコメントを受け付けていません

Risk of Transfer Learning and its Applications in Finance

要約 転移学習は、以前の学習タスクからの既存の知識を利用して新しい学習タスクのパ … 続きを読む

カテゴリー: 91-08, 91-10, 91G10, cs.LG, q-fin.MF | Risk of Transfer Learning and its Applications in Finance はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.MF | Calibration of Derivative Pricing Models: a Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective はコメントを受け付けていません