「q-fin.MF」カテゴリーアーカイブ

Applying Deep Learning to Calibrate Stochastic Volatility Models

投稿日: 2023年9月15日 作成者: jarxiv

要約 ボラティリティが確率的プロセスである確率的ボラティリティ モデルは、インプ … 続きを読む →

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Deep incremental learning models for financial temporal tabular datasets with distribution shifts

投稿日: 2023年8月11日 作成者: jarxiv

要約 金融時系列表データセットの回帰タスク用の堅牢な深層増分学習フレームワークを … 続きを読む →

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Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts

投稿日: 2023年6月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、時間表形式のデータセットに対する回帰タスクのための堅牢な増分 … 続きを読む →

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Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、時間表形式のデータセットに対する回帰タスクのための堅牢な増分 … 続きを読む →

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Deep Signature Algorithm for Multi-dimensional Path-Dependent Options

投稿日: 2023年5月9日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：多次元パス依存オプションのためのディープシグネチャーアルゴリズム … 続きを読む →

カテゴリー: 60H35, 65C30, 65M75, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.MF | Deep Signature Algorithm for Multi-dimensional Path-Dependent Options はコメントを受け付けていません

The geometry of financial institutions — Wasserstein clustering of financial data

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】金融機関の幾何学-金融データのWassersteinクラスタリ … 続きを読む →

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Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts

投稿日: 2023年5月4日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 分布シフトのある時間系表形式データに対する堅牢なインクリメン … 続きを読む →

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Understanding Model Complexity for temporal tabular and multi-variate time series, case study with Numerai data science tournament

投稿日: 2023年4月20日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: Numeraiデータサイエンストーナメントを用いた時間的表と多 … 続きを読む →

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Deep Calibration With Artificial Neural Network: A Performance Comparison on Option Pricing Models

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 このホワイト ペーパーでは、オプション価格設定モデルのキャリブレーション … 続きを読む →

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Understanding Model Complexity for temporal tabular and multi-variate time series, case study with Numerai data science tournament

投稿日: 2023年3月15日 作成者: jarxiv

要約 このホワイト ペーパーでは、多変量時系列モデリングにおけるさまざまな特徴量 … 続きを読む →

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