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机器学习资产管理的挑战的实证研究
通过分析开发者论坛和平台中的 15,065 个帖子，我们使用混合方法来分类查询、提取挑战并通过卡片排序和聚类方法找到解决方案，发现了与资产管理相关的 133 个主题，其中软件依赖、模型部署和模型训练是最常讨论的，同时也发现了 79 个解决方
PDF4 months ago
SEBERTNets: 面向金融领域的事件实体提取任务的序列增强 BERT 网络
提出了一种新型模型 SEBERTNets，能够准确提取事件实体和有效识别相应的事件实体，同时捕获序列语义信息；此外，还提出了一种混合序列增强 BERT 模型 HSEBERTNets，采用多通道召回方法来识别所有相应的事件实体。实验结果表明，
PDF6 months ago
人工智能革命对资产管理的影响
本文阐述了深度学习、机器学习和人工智能的能力，以及它们在股票资产管理领域的影响，并提供了一个判断基金是否完全利用深度学习以及是否存在深度学习带来的大风险的简单框架.
PDFa year ago
面向金融的参数化神经网络
提出一种神经网络架构，它可以学习一组不同数据样本的模型类，从而减少过拟合问题，应用到资产管理中的传统问题 —— 扩散曲线校准问题，并解决了环境、社会及公司治理评级对债券利差的影响问题。
PDFa year ago
利用内在亲和力进行个性化繁荣管理的强化学习
本研究开发了一种正则化方法，以确保策略具有全局内在亲和力，并利用这些内在策略亲和力使我们的强化学习模型具有内在可解释性。我们展示了如何训练 RL agents 来编排特定个性类型的个体策略，并仍然获得高回报。
PDF2 years ago
可解释性强化学习是否能管理您的繁荣？
通过机器学习和强化学习算法，引入可解释性的特征，应用于个性化银行和金融服务，实现资产管理和投资建议的个性化推荐。
PDF2 years ago