Эволюция стратегий: Алгоритмы поиска равновесия в динамических играх
В статье рассматриваются современные методы на основе эволюционных алгоритмов для вычисления равновесий Нэша в сложных динамических играх с участием нескольких игроков.
🤑 Крипто-кошелек Rumble: Создатели, ликуйте! Банки, трепещите! 🤑
При своей грандиозной презентации этот Rumble Wallet поддерживает Bitcoin, USDT и Tether Gold (XAUT). Это некастодиальный кошелек, где пользователи сохраняют полный контроль над своими монетами, свободные от власти централизованных надзирателей. 🛡️ Поклонники теперь могут отправлять чаевые с быстротой почтового голубя, не обременяясь комиссиями или прихотями посредников. Настоящий триумф свободы!
Торговля на фоне сопротивления рынка: как максимизировать прибыль
![При заданных параметрах - ν=0.5, λ=1, и функции управления [latex]u(t)=0.3\,\mathbf{1}\_{0\leq t\leq 1}[/latex] с потенциалом [latex]\mathcal{U}(x)=x^{2}[/latex] - наблюдается определенное влияние на рыночные показатели и скорость совершения сделок.](https://arxiv.org/html/2601.03215v1/x2.png)
Новое исследование предлагает математическую модель для определения оптимальных торговых стратегий с учетом влияния на цену и рыночного сопротивления.
Инвестиции в условиях неопределенности: новый подход к управлению портфелем
![Наблюдения показывают, что при использовании различных уровней неопределённости ([latex]10^{-3}, 10^{-2}, 10^{-1}[/latex] секунд) и при сопоставлении или несоответствии геометрии, применение интерактивной дистилляции в сочетании с пост-хоковой проекцией на второй стадии позволяет добиться снижения среднеквадратичной ошибки оценки времени ([latex]RMSE[/latex]) в зависимости от размерности, особенно при увеличении вычислительных ресурсов с [latex]100 \cdot d[/latex] до [latex]400 \cdot d[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.03175v1/x1.png)
Исследование предлагает инновационную методику динамического выбора активов, позволяющую формировать надежные инвестиционные стратегии даже при неточности оценки параметров рынка.
Волатильность на Связи: Как Машинное Обучение Раскрывает Скрытые Зависимости на Финансовых Рынках
Новое исследование показывает, что распространение волатильности между различными активами не так хаотично, как кажется, и выявляет неожиданно четкую структуру взаимосвязей.