В статье представлен инновационный метод решения стохастических дифференциальных уравнений МекКина-Власова с общим шумом, использующий возможности глубокого обучения для эффективного анализа сложных зависимостей.
Исследование предлагает усовершенствованную модель прогнозирования, способную с высокой точностью предсказывать динамику глобальных фондовых индексов на длительный срок.
Исследователи разработали детерминированный фреймворк для выявления устойчивых ценовых тенденций и сопоставления их с внешними событиями, обеспечивая прозрачность и возможность проверки результатов.
Новая методика позволяет визуальным моделям искусственного интеллекта более эффективно понимать финансовую графику и извлекать из неё ценную информацию.
Исследователи представили систему VERAFI, объединяющую нейросимволический подход и агентов для повышения надежности и обоснованности финансовых решений.