Salvato in:
| Autore principale: | Han, Bingyan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2203.10571 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Fitted value iteration methods for bicausal optimal transport
di: Bayraktar, Erhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bayraktar, Erhan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Detecting data-driven robust statistical arbitrage strategies with deep neural networks
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2022)
Distributional Reinforcement Learning on Path-dependent Options
di: Özsoy, Ahmet Umur
Pubblicazione: (2025)
di: Özsoy, Ahmet Umur
Pubblicazione: (2025)
Scalable Signature-Based Distribution Regression via Reference Sets
di: Alden, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alden, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Anticipatory Reinforcement Learning: From Generative Path-Laws to Distributional Value Functions
di: Bloch, Daniel
Pubblicazione: (2026)
di: Bloch, Daniel
Pubblicazione: (2026)
Transfer Learning Across Fixed-Income Product Classes
di: Camenzind, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Camenzind, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leave-one-out least squares Monte Carlo algorithm for pricing Bermudan options
di: Woo, Jeechul, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Woo, Jeechul, et al.
Pubblicazione: (2018)
Mathematics of Differential Machine Learning in Derivative Pricing and Hedging
di: Gomes, Pedro Duarte
Pubblicazione: (2024)
di: Gomes, Pedro Duarte
Pubblicazione: (2024)
Generative Path-Law Jump-Diffusion: Sequential MMD-Gradient Flows and Generalisation Bounds in Marcus-Signature RKHS
di: Bloch, Daniel
Pubblicazione: (2026)
di: Bloch, Daniel
Pubblicazione: (2026)
Diffusion Factor Models: Generating High-Dimensional Returns with Factor Structure
di: Chen, Minshuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Minshuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic graph neural networks for enhanced volatility prediction in financial markets
di: Kumar, Pulikandala Nithish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Pulikandala Nithish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automated regime classification in multidimensional time series data using sliced Wasserstein k-means clustering
di: Luan, Qinmeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Luan, Qinmeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2022)
Prediction Markets as Bayesian Inverse Problems: Uncertainty Quantification, Identifiability, and Information Gain from Price-Volume Histories under Latent Types
di: Madrigal-Cianci, Juan Pablo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Madrigal-Cianci, Juan Pablo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Statistical Arbitrage in Rank Space
di: Li, Y. -F., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Y. -F., et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximating intractable short ratemodel distribution with neural network
di: Knezevic, Anna, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Knezevic, Anna, et al.
Pubblicazione: (2019)
A Topological Approach to Parameterizing Deep Hedging Networks
di: Das, Alok, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Das, Alok, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploratory Utility Maximization Problem with Tsallis Entropy
di: Ziyi, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ziyi, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Time-Inhomogeneous Markov Dynamics in Financial Time Series via Neural Parameterization
di: Rovirosa, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rovirosa, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Universal randomised signatures for generative time series modelling
di: Biagini, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Biagini, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
COMEX Copper Futures Volatility Forecasting: Econometric Models and Deep Learning
di: Wang, Zian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Selective Forgetting in Option Calibration: An Operator-Theoretic Gauss-Newton Framework
di: Özsoy, Ahmet Umur
Pubblicazione: (2025)
di: Özsoy, Ahmet Umur
Pubblicazione: (2025)
A Deep Learning-Based Method for Fully Coupled Non-Markovian FBSDEs with Applications
di: Molla, Hasib Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Molla, Hasib Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rough Path Signatures: Learning Neural RDEs for Portfolio Optimization
di: Alzahrani, Ali Atiah
Pubblicazione: (2025)
di: Alzahrani, Ali Atiah
Pubblicazione: (2025)
SigMA: Path Signatures and Multi-head Attention for Learning Parameters in fBm-driven SDEs
di: Wu, Xianglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Xianglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Yield Curves Dynamics Using Variational Autoencoders Under No-arbitrage
di: Luo, Fusheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Luo, Fusheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Inspectable Neural Markov Models for Non-Stationary Time Series
di: Rovirosa, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rovirosa, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Greenhouse Gas Offset Credit Markets
di: Welsh, Liam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Welsh, Liam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploratory Mean-Variance Portfolio Optimization with Regime-Switching Market Dynamics
di: Chen, Yuling Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuling Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-Aware Strategies: A Model-Agnostic Framework for Robust Financial Optimization through Subsampling
di: Buehler, Hans, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Buehler, Hans, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Term Structure of Additive Process for Option Pricing
di: Lin, Jimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Jimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural networks can detect model-free static arbitrage strategies
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing a Risk Model by Adding Transient Statistical Factors
di: Tzikas, Alexandros E., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tzikas, Alexandros E., et al.
Pubblicazione: (2026)
Mean-Variance Portfolio Selection in Long-Term Investments with Unknown Distribution: Online Estimation, Risk Aversion under Ambiguity, and Universality of Algorithms
di: Lam, Duy Khanh
Pubblicazione: (2024)
di: Lam, Duy Khanh
Pubblicazione: (2024)
Universal approximation with signatures of non-geometric rough paths
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2026)
Global universality via discrete-time signatures
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2026)
Global universal approximation with Brownian signatures
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ceylan, Mihriban, et al.
Pubblicazione: (2025)
Off-the-Shelf Neural Network Architectures for Forex Time Series Prediction come at a Cost
di: Zafeiriou, Theodoros, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zafeiriou, Theodoros, et al.
Pubblicazione: (2024)
A note on robust convex risk measures
di: Righi, Marcelo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Righi, Marcelo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal information acquisition for eliminating estimation risk
di: Liang, Zongxia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Zongxia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Fitted value iteration methods for bicausal optimal transport
di: Bayraktar, Erhan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Detecting data-driven robust statistical arbitrage strategies with deep neural networks
di: Neufeld, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Distributional Reinforcement Learning on Path-dependent Options
di: Özsoy, Ahmet Umur
Pubblicazione: (2025) -
Scalable Signature-Based Distribution Regression via Reference Sets
di: Alden, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Anticipatory Reinforcement Learning: From Generative Path-Laws to Distributional Value Functions
di: Bloch, Daniel
Pubblicazione: (2026)