Обучение с подкреплением: Как справиться с переоценкой?
Новый алгоритм Stochastic Actor-Critic (STAC) предлагает эффективный способ смягчить проблему переоценки в обучении с подкреплением за счет моделирования неопределенности.
Наука
Самообучающиеся решатели: оптимизация точности вычислений линейных уравнений
Новый подход позволяет автоматически настраивать точность вычислений в итерационных методах решения линейных уравнений, повышая эффективность и снижая вычислительные затраты.
Согласование распределений в многоагентных системах: новый подход
Исследование предлагает децентрализованную систему управления, использующую теорию оптимального транспорта для эффективного распределения агентов к заданной цели.
Рынки в движении: оптимизация очередей и цен
В статье представлен обзор новейших достижений в области динамического дизайна рынков, позволяющих эффективно управлять спросом и предложением в условиях асинхронных поступлений.
Квантовый скачок в ценообразовании опционов
![В рамках исследования финансовой модели ценообразования опционов показано, что изменение параметра β в модифицированной модели, при [latex]\beta = 0[/latex], приводит к нормальному распределению, лежащему в основе модели Блэка-Шоулза, в то время как при других значениях параметра, при заданных [latex]r = 10\%[/latex], [latex]S_0 = 20[/latex], [latex]K = 20[/latex], [latex]T = 1 \text{ год}[/latex] и [latex]\sigma = 25\%[/latex], наблюдается изменение цены колл-опциона.](https://arxiv.org/html/2601.00293v1/x3.png)
Новый подход к оценке финансовых деривативов использует принципы квантовой механики для преодоления ограничений классической модели Блэка-Шоулза.