BND: Спокойствие для портфеля. Или как я перестраховываюсь.

Последние 16 лет технологические акции баловали нас. Но что, если эта вечеринка закончится? Если акции перестанут расти? Тогда, знаете ли, облигации могут оказаться куда более привлекательным вариантом. Не так захватывающе, конечно. Но зато надежно. Как старый друг, который всегда рядом, даже когда тебе хочется сбежать на Бали.

Поиск прибыльных стратегий: Искусственный интеллект на службе финансов

В рамках платформы Hubble, большая языковая модель генерирует потенциальные выражения для факторизации, используя спецификации операторов DSL, после чего эти выражения проходят валидацию в трехслойной среде AST-песочницы, оцениваются статистическим движком, а лучшие результаты используются для корректировки последующих раундов генерации, обеспечивая итеративное улучшение процесса.

Новая система, основанная на больших языковых моделях, позволяет автоматизировать поиск и анализ финансовых факторов, повышая эффективность инвестиционных стратегий.

Apple и правила Баффета: Что-то идёт не так

Эбел, конечно, обещает следовать принципам Баффета. «Устойчивые конкурентные преимущества, сильный менеджмент, возврат капитала». Звучит красиво. Как список желаний на новый год. Но, знаете ли, иногда реальность вносит свои коррективы. И вот, обнаруживается, что один из «вечных» активов Эбела, Apple, как бы… нарушает самое главное правило Баффета. Это как обнаружить, что твой идеальный наряд в пятницу вечером оказывается совершенно неуместным на похоронах. Неловко.

Upstart: Искусственный интеллект и арифметика обогащения

Основная часть кредитов Upstart – это потребительские кредиты без обеспечения. Но компания активно проникает в сегменты автокредитования и кредитных линий под залог недвижимости (HELOC). В прошлом году объем выдачи кредитов в этих двух категориях вырос в пять раз. Это, знаете ли, как если бы скромный ручеек вдруг превратился в полноводную реку.

Когда сигналы обманывают: о границах применимости языковых моделей в торговле

В периоды повышенной волатильности, измеряемой индексом VIX, агент, дополненный большой языковой моделью, демонстрирует результаты хуже базового уровня, однако при снижении волатильности эта разница сглаживается или даже меняется на противоположную, что указывает на чувствительность агента к рыночным условиям.

Новое исследование показывает, что эффективность моделей машинного обучения для прогнозирования на финансовых рынках резко снижается при изменении рыночных условий и под воздействием макроэкономических шоков.