Исследование взаимодействия агентов, основанных на обучении с подкреплением, с трейдерами, исполняющими крупные ордера, показывает, что обучение не всегда ухудшает условия исполнения.
Как большие языковые и диффузионные модели переходят от простого сопоставления к интеллектуальному созданию рекомендаций, обеспечивая большую персонализацию и объяснимость.
Как алгоритмическое ценовое давление может стать рациональной стратегией в условиях меняющегося рынка и даже повысить общую благосостояние за счет вытеснения неэффективных игроков.
Как построить точную, безопасную и соответствующую нормативным требованиям систему ответов на финансовые вопросы, используя собственные данные и интеллектуальную выборку информации.
Систематический анализ эмпирических исследований показывает, что потенциал квантовой оптимизации для задач разработки программного обеспечения требует более строгих стандартов оценки и воспроизводимости.