Buchumschlag

Deep Learning for VWAP Execution in Crypto Markets: Beyond the Volume Curve

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Genet, Remi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Statistical Finance Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

VWAP Execution with Signature-Enhanced Transformers: A Multi-Asset Learning Approach
von: Genet, Remi
Veröffentlicht: (2025)

Recurrent Neural Networks for Dynamic VWAP Execution: Adaptive Trading Strategies with Temporal Kolmogorov-Arnold Networks
von: Genet, Remi
Veröffentlicht: (2025)

LEMs: A Primer On Large Execution Models
von: Genet, Remi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emoji Driven Crypto Assets Market Reactions
von: Zuo, Xiaorui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Sequential Prediction: Learning Financial Market Dynamics in Volatile and Non-Stationary Environments through Sentiment-Conditioned Generative Modelling
von: Lazanas, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

News-Driven Stock Price Forecasting in Indian Markets: A Comparative Study of Advanced Deep Learning Models
von: Attaluri, Kaushal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representation Learning for Regime detection in Block Hierarchical Financial Markets
von: Orton, Alexa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Black-Scholes Delta Hedging via Deep Learning
von: Qiao, Chunhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Interpretability of Forecasting Models for Energy Balancing Market
von: Våle, Oskar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NeuralBeta: Estimating Beta Using Deep Learning
von: Liu, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Stock Price Prediction: A Case Study of the Russian Securities Market
von: Khubiev, Kasymkhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments
von: Saidd, Nabeel Ahmad
Veröffentlicht: (2026)

A Study on Stock Forecasting Using Deep Learning and Statistical Models
von: Gupta, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predictive Accuracy versus Interpretability in Energy Markets: A Copula-Enhanced TVP-SVAR Analysis
von: Pokou, Fredy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A K-means Algorithm for Financial Market Risk Forecasting
von: Xu, Jinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning vs. Black-Scholes: Option Pricing Performance on Brazilian Petrobras Stocks
von: Gueiros, Joao Felipe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning and NLP in Cryptocurrency Forecasting: Integrating Financial, Blockchain, and Social Media Data
von: Gurgul, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ProteuS: A Generative Approach for Simulating Concept Drift in Financial Markets
von: Suárez-Cetrulo, Andrés L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive AI with External Knowledge Infusion: Datasets and Benchmarks for Stock Markets
von: Dukkipati, Ambedkar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SARF: Enhancing Stock Market Prediction with Sentiment-Augmented Random Forest
von: Talazadeh, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Lingual News Event Correlation for Stock Market Trend Prediction
von: Arshad, Sahar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CRISIS ALERT:Forecasting Stock Market Crisis Events Using Machine Learning Methods
von: Chen, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Application of Machine Learning in Stock Market Forecasting: A Case Study of Disney Stock
von: Huang, Dengxin
Veröffentlicht: (2023)

Boosting the Accuracy of Stock Market Prediction via Multi-Layer Hybrid MTL Structure
von: Hong, Yuxi
Veröffentlicht: (2025)

Memory, Roughness, and Information Persistence in Financial Markets: A Structural Approach to Volatility Forecasting
von: Deep, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modeling Regime Structure and Informational Drivers of Stock Market Volatility via the Financial Chaos Index
von: Ataei, Masoud
Veröffentlicht: (2025)

Why Regression? Binary Encoding Classification Brings Confidence to Stock Market Index Price Prediction
von: Jiang, Junzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Visual Realism: Toward Reliable Financial Time Series Generation
von: Zhang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging RNNs and LSTMs for Synchronization Analysis in the Indian Stock Market: A Threshold-Based Classification Approach
von: Sathish, Sanjay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Test-Time Adaptation for Non-stationary Time Series: From Synthetic Regime Shifts to Financial Markets
von: Wu, Yurui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Trading Data: The Hidden Influence of Public Awareness and Interest on Cryptocurrency Volatility
von: Boukhers, Zeyd, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Deep Calibration of Interest Rates Model
von: Alaya, Mohamed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2021)

From Headlines to Holdings: Deep Learning for Smarter Portfolio Decisions
von: Lin, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond the Black Box: Interpretability of LLMs in Finance
von: Tatsat, Hariom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A New Way: Kronecker-Factored Approximate Curvature Deep Hedging and its Benefits
von: Enkhbayar, Tsogt-Ochir
Veröffentlicht: (2024)

Exploratory Mean-Variance Portfolio Optimization with Regime-Switching Market Dynamics
von: Chen, Yuling Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Regime Shift Detection Using Unstructured Data: A Study on the Treasury Market
von: Yi, Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing Exchange Rate Forecasting: Leveraging Machine Learning and AI for Enhanced Accuracy in Global Financial Markets
von: Rahat, Md. Yeasin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MarketGANs: Multivariate financial time-series data augmentation using generative adversarial networks
von: Huh, Jeonggyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bi-Level Chaotic Fusion Based Graph Convolutional Network for Stock Market Prediction Interval
von: Kandimalla, Eshwar Sai, et al.
Veröffentlicht: (2026)