リカレントニューラルネットワークによるボラティリティクラスタリングのモデル化 RNNを使って直接価格変動を予測させるのは正直実用的じゃないなって感じてるけど、こういう使い方は良さそう https://t.co/ZHKzgpvPWV

C#で実装されたんですね。さすがです

「リカレントニューラルネットワークによるボラティリティ・クラスタリングのモデル化」(※PDFがダウンロードされます) https://t.co/x88qv6czXw ニューラルネットワークで値動きを予測するわけではなく、システムの補助的な目的で利用している こういうアイデアも参考になると思う

そういえばABCD Forecastの論文いつのまにか見れるようになってたhttps://t.co/T47KVzOZpY

今マケデコLTでメンションされていた東出さんの論文、これかな。VARモデルかマルコフ過程について調べていた時に見た気がする。 「初到達時間を用いた ペアポートフォリオ最適化問題の新定式化」 https://t.co/Q5L6zHfGTZ

@norisukeoptions https://t.co/5qzr0pMeEA

今こんなの読みながらできそうなところは模倣できないかなとか(*'▽') https://t.co/H7D8ITAbgk https://t.co/RHARCFPW4M https://t.co/RRhkgRVa1C https://t.co/GbMKkm0OaL https://t.co/zvwSDkwQ0B

日本語verはこちらから読めます！ https://t.co/jXK1PZMFld https://t.co/2Izx7vJeQo

株価ではなく移動平均乖離率というテクニカル分析指標でペアトレ。色々なアイデアがあるなあ。 テクニカル分析に基づくペアトレードの有効性と日本の株式市場の効率性 https://t.co/UELpMwCowV https://t.co/o2E9ejrere https://t.co/sYFw8qZIZ1

次のマケデコAMAスピーカーKeiさんの論文読んでる。面白いなぁ。 AizackEAのドカンを減らしたいのだけど、やはり リターンの期待値だけでなく分布も推定し、 不確実性を考慮するのが方向性としては良さそうか

次のマケデコAMAスピーカーKeiさんの論文読んでる。面白いなぁ。 AizackEAのドカンを減らしたいのだけど、やはり リターンの期待値だけでなく分布も推定し、 不確実性を考慮するのが方向性としては良さそうか

メモ。 https://t.co/vd8AR9jvTZ