Публикации по теме 'finance'
Акции, тестирование значимости и p-Hacking: насколько волатильно волатильно?
Октябрь исторически является самым нестабильным месяцем для акций, но является ли это постоянным сигналом или просто шумом в данных?
Акции, тестирование значимости и взлом.
За последние 32 года октябрь был самым волатильным месяцем в среднем для индекса S & P500, а декабрь - наименьшим. В этой статье мы будем использовать моделирование, чтобы оценить статистическую значимость этого наблюдения и насколько это наблюдение могло произойти случайно. Весь код включен!
Этот пост..
Создайте симулятор цен на акции с помощью Python
Простое применение процесса геометрического броуновского движения для имитации цен на акции.
Примечание от редакторов Towards Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами и рекомендациями , мы не одобряем вклад каждого автора. Не стоит полагаться на авторские работы, не обратившись за профессиональной консультацией. Подробнее см. в наших Условиях чтения .
В этой статье я попытаюсь кратко объяснить метод моделирования..
Искусственный интеллект и машинное обучение революционизируют отрасли и торговлю.
Несмотря на то, что искусственный интеллект существует уже более 50 лет, можно сказать, что искусственный интеллект (ИИ) впервые дал миру представление о силе и потенциале, когда Deep Blue, суперкомпьютер, разработанный IBM, разгромил Гарри Каспарова, тогдашнего гроссмейстера по шахматам, в 1997 году. шахматный бой.
Затем ИИ победил мирового лидера в покере, го, и вы называете это игроками. Доказательство в процессе того, что он намного опережает и вычисляет эмоционально зашитый..
Ценообразование опционов и прогнозирование волатильности с использованием глубокого обучения
Недавние успехи в глубоком обучении, а также быстрые темпы инноваций в стеке DL (TensorFlow, кластеры GPU / CPU, выпуск TPU) ясно указывают путь, по которому сообщество финансового моделирования может пойти в ближайшие годы. Мир волатильности улыбок Блэка-Шоулза, настольных вычислений Matlab и моделей на основе электронных таблиц Excel может быть позади, поскольку более продвинутые методы становятся товаром.
Искусственные нейронные сети также имеют несколько испорченную репутацию в..
Quant Post 1: Создание хранилища данных о капитале в PostgreSQL и Python
Это первый проект в моей серии статей по количественному финансированию, цель которого - объединить мои навыки разработки программного обеспечения и опыт работы с хедж-фондами в различных сложных и интересных проектах.
С тех пор как я достиг отличной точки остановки в моем путешествии по разработке программного обеспечения (подробнее об этом вы можете прочитать здесь ), я хотел создать хранилище данных фондового рынка, которое можно было бы использовать в качестве основа для будущих..
4 Приложения машинного обучения (ML) в финансах
Краеугольными камнями успешной финансовой организации являются эффективность, безопасность и высокая рентабельность инвестиций для себя и своих клиентов. Машинное обучение (ML) начинает набирать обороты в отрасли, поскольку помогает предприятиям бесперебойно запускать свои системы, не тратя слишком много средств на масштабирование операций. Технология особенно важна для финансового мира из-за необходимости точности, большого объема рабочих процессов, с которыми они связаны, и того факта,..
Управление портфелем на основе искусственного интеллекта — «Выводы из избранных статей на NeurIPS…
В последнее время наблюдается экспоненциальный рост применения искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовой сфере. Этот пост академически легче, чем предыдущие публикации , и призван предложить общий обзор современного состояния исследований в области искусственного интеллекта, которые могут оказать потенциальное влияние на финансовые области, такие как торговля и управление портфелем. Ключевым выводом должен быть список проблем, характерных для приложений ИИ, с..
