Блог

Putting the Heston, free-boundary, and jump-diffusion pricing PDEs into a neural network loss — the log-price residual, the mixed-partial autograd trick, and what still needs measuring.

PCMCI екі сатылы MCI сынағы криптографиялық активтер арасындағы бағытталған себепті байланыстарды қалай қалпына келтіреді, онда корреляция және бивариат Грейджер мүмкін емес - құрылыс, тиграмит құбыры және оған әлі де қажет нақты деректерді зерттеу.

Шикі кітап жаңартуларын қол қойылған ағын санына айналдыру: CKS оқиғасының ыдырауы, PCA азаюы бар көп деңгейлі OFI және Lee-Ready сауда классификациясы — сонымен қатар R-squared тақырыбының нақты өлшенетінін шынайы есепке алу.

Нейрондық ODE, нейрондық SDE және тұрақты емес таңдалған нарық деректері үшін үздіксіз нормалау ағындары — және үздіксіз динамиканың шешуші құнына тұрарлық екенін шешетін бір абляция.

Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity — with a classical baseline and purged walk-forward folds.

Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity — the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.

Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.