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结合订单簿的深度学习和强化学习进行盈利交易
应用深度学习和强化学习结合，利用订单流量失衡进行多时间段预测收益的研究，为五种金融工具提供交易信号，并通过回测模拟和前期测试在零售交易平台验证了模型的潜力，但还需要进一步修改以应对零售交易成本、滑点和点差的波动。
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9 months ago
深度学习和 GARCH 模型结合的金融波动率和风险预测
采用深度学习神经网络和 GARCH 时间序列模型的混合方法来预测金融工具的波动性和风险，研究发现混合模型能够提供更准确的点波动率预测，但不一定能转化为优越的风险预测。
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9 months ago
AI 技术在信息提取中的应用：CONSOB 的 KIDs 使用案例
这篇论文描述了 Consob 和 Sapienza 大学之间的合作项目， 主要致力于将信息抽取技术应用于金融工具文件的处理中，并且采用基于规则和基于机器学习的方法进行自动化，最终得到了一些初步结果。
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2 years ago
金融市场领先滞后效应的信息论方法
本文分析了金融工具之间的先导关系，扩展了已知方法，使用了互信息作为更一般的指标，敏感于非线性依赖性，可以导致更简单的统计验证过程，同时分析了 NYSE 100 数据中的滞后关系，包括日内水平和日常股票收益。
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10 years ago
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