Торговля на DeFi-биржах: поиск оптимального маршрута
![Активация рынка [latex]\varphi_{gm}[/latex] демонстрирует возможность формирования ценовой динамики, обусловленной параметрами [latex]\varphi[/latex] и [latex]gm[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.02844v1/2603.02844v1/FIGURES/Ex1_gm_B.png)
Новая математическая модель позволяет найти наиболее выгодный способ обмена криптовалюты между различными автоматическими маркет-мейкерами, учитывая комиссии и нелинейность рыночных функций.
![Активация рынка [latex]\varphi_{gm}[/latex] демонстрирует возможность формирования ценовой динамики, обусловленной параметрами [latex]\varphi[/latex] и [latex]gm[/latex].](https://arxiv.org/html/2603.02844v1/2603.02844v1/FIGURES/Ex1_gm_B.png)
Новая математическая модель позволяет найти наиболее выгодный способ обмена криптовалюты между различными автоматическими маркет-мейкерами, учитывая комиссии и нелинейность рыночных функций.
Новое исследование показывает, как эффективно организовать двусторонние торги с участием брокера, даже при ограниченной информации о предпочтениях сторон.

Новый подход к моделированию масштаба динамики финансовых возвратов позволяет существенно повысить точность прогнозирования Value-at-Risk и Expected Shortfall.

Исследование предлагает байесовский подход к формированию инвестиционного портфеля, позволяющий обновлять убеждения об активах и оптимизировать параметры без необходимости внешней валидации.

В статье исследуется оптимальная стратегия управления капиталом и потреблением при наличии ограничений на заимствования и условиях возврата к среднему значению доходности.