Как использование графовых сетей внимания в алгоритмах обучения с подкреплением позволяет повысить прибыль, стабильность и справедливость ценообразования в розничной торговле.
Как новая архитектура глубокого обучения, сочетающая Mamba и двойные гиперграфы, позволяет точнее прогнозировать динамику акций и увеличивать доходность инвестиций.
Как структурированный мультимодальный датасет и удобный фреймворк позволяют повысить точность прогнозов на китайском фондовом рынке.
Как новая модель глубокого обучения позволяет адаптироваться к меняющимся взаимосвязям между акциями и находить опережающие индикаторы.
Как современные алгоритмы машинного обучения, в частности LSTM, могут превзойти традиционные стратегии технического анализа в торговле Bitcoin, учитывая транзакционные издержки.