Salvato in:
| Autori principali: | Wen, Chengyao, Lou, Yin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2311.00964 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review
di: Cheng, Dawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Dawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model
di: Cheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Fintech Marketing: A Comparative Study of Logistic Regression and XGBoost
di: Attota, Sahar Yarmohammadtoosky Dinesh Chowdary
Pubblicazione: (2024)
di: Attota, Sahar Yarmohammadtoosky Dinesh Chowdary
Pubblicazione: (2024)
Detecting Fraud in Financial Networks: A Semi-Supervised GNN Approach with Granger-Causal Explanations
di: Nguyen, Linh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Linh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Transfer Learning Methods on Real-World Data Streams: A Case Study in Financial Fraud Detection
di: Pereira, Ricardo Ribeiro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pereira, Ricardo Ribeiro, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Headlines to Holdings: Deep Learning for Smarter Portfolio Decisions
di: Lin, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
CaT-GNN: Enhancing Credit Card Fraud Detection via Causal Temporal Graph Neural Networks
di: Duan, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Year-over-Year Developments in Financial Fraud Detection via Deep Learning: A Systematic Literature Review
di: Chen, Yisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yisong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Corporate Fraud Detection in Rich-yet-Noisy Financial Graph
di: Wang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bi-Level Chaotic Fusion Based Graph Convolutional Network for Stock Market Prediction Interval
di: Kandimalla, Eshwar Sai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kandimalla, Eshwar Sai, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Novel Decision Ensemble Framework: Customized Attention-BiLSTM and XGBoost for Speculative Stock Price Forecasting
di: Din, Riaz Ud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Din, Riaz Ud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regression and Forecasting of U.S. Stock Returns Based on LSTM
di: Zhou, Shicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Shicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Generative Modeling for Financial Time Series with Application in VaR: A Comparative Review
di: Ericson, Lars, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ericson, Lars, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Application of Machine Learning in Stock Market Forecasting: A Case Study of Disney Stock
di: Huang, Dengxin
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Dengxin
Pubblicazione: (2023)
Exploiting Supply Chain Interdependencies for Stock Return Prediction: A Full-State Graph Convolutional LSTM
di: Liu, Chang
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Chang
Pubblicazione: (2023)
A three-step machine learning approach to predict market bubbles with financial news
di: Atsiwo, Abraham
Pubblicazione: (2025)
di: Atsiwo, Abraham
Pubblicazione: (2025)
Exploring the Interpretability of Forecasting Models for Energy Balancing Market
di: Våle, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Våle, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Stock Price Prediction and Traditional Models: An Approach to Achieve Short-, Medium- and Long-Term Goals
di: Alamu, Opeyemi Sheu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alamu, Opeyemi Sheu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Investigating Similarities Across Decentralized Financial (DeFi) Services
di: Luo, Junliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Junliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Black-Scholes Delta Hedging via Deep Learning
di: Qiao, Chunhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Chunhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments
di: Saidd, Nabeel Ahmad
Pubblicazione: (2026)
di: Saidd, Nabeel Ahmad
Pubblicazione: (2026)
Nansde-net: A neural sde framework for generating time series with memory
di: Ozai, Hiromu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ozai, Hiromu, et al.
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)
MCI-GRU: Stock Prediction Model Based on Multi-Head Cross-Attention and Improved GRU
di: Zhu, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predictive Accuracy versus Interpretability in Energy Markets: A Copula-Enhanced TVP-SVAR Analysis
di: Pokou, Fredy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pokou, Fredy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conditionally Identifiable Latent Representation for Multivariate Time Series with Structural Dynamics
di: Chang, Minkey, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Minkey, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multimodal Stock Price Prediction: A Case Study of the Russian Securities Market
di: Khubiev, Kasymkhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khubiev, Kasymkhan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Parametric Estimation of Multi-dimensional Marked Hawkes Processes
di: Joseph, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Joseph, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Quantifying Cryptocurrency Unpredictability: A Comprehensive Study of Complexity and Forecasting
di: Puoti, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Puoti, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting Stock Market Crash with Bayesian Generalised Pareto Regression
di: Das, Sourish
Pubblicazione: (2025)
di: Das, Sourish
Pubblicazione: (2025)
Quantum and Classical Machine Learning in Decentralized Finance: Comparative Evidence from Multi-Asset Backtesting of Automated Market Makers
di: Chen, Chi-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Chi-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Financial Data Analysis with Robust Federated Logistic Regression
di: Yang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Financial fraud detection system based on improved random forest and gradient boosting machine (GBM)
di: Hu, Tianzuo
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Tianzuo
Pubblicazione: (2025)
Online Ensemble Learning for Sector Rotation: A Gradient-Free Framework
di: Miao, Jiaju, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Miao, Jiaju, et al.
Pubblicazione: (2023)
Financial Time-Series Forecasting: Towards Synergizing Performance And Interpretability Within a Hybrid Machine Learning Approach
di: Liu, Shun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Shun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Identifying Trades Using Technical Analysis and ML/DL Models
di: Shah, Aayush, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shah, Aayush, et al.
Pubblicazione: (2023)
Integrating feature selection and regression methods with technical indicators for predicting Apple Inc. stock prices
di: Moodi, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Moodi, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review
di: Cheng, Dawei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model
di: Cheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimizing Fintech Marketing: A Comparative Study of Logistic Regression and XGBoost
di: Attota, Sahar Yarmohammadtoosky Dinesh Chowdary
Pubblicazione: (2024) -
Detecting Fraud in Financial Networks: A Semi-Supervised GNN Approach with Granger-Causal Explanations
di: Nguyen, Linh, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Evaluating Transfer Learning Methods on Real-World Data Streams: A Case Study in Financial Fraud Detection
di: Pereira, Ricardo Ribeiro, et al.
Pubblicazione: (2025)