Path Signatures in Machine Learning-based ...

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Beschreibung

This paper examines the application of the rough paths theory in modelling of financial time series. The theory of rough paths provides a way to effectively and efficiently capture the relevant information about rough signals, which can be used in machine learning modelling. This approach is applied to twelve stock market indexes with a goal to predict the sign of their daily returns (positive or negative) and their realized daily volatility.

Über den Autor

Completed Bachelor's degree studies at the University of St. Gallen, with major in Economics. Doing research in the application of machine learning to modelling of financial markets. Currently pursuing the Master's degree program MSc Statistics at the ETH Zurich.

Details

Erscheinungsjahr:	2019
Fachbereich:	Wirtschaftsratgeber
Genre:	Importe , Wirtschaft
Rubrik:	Recht & Wirtschaft
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	112 S.
ISBN-13:	9786202220750
ISBN-10:	6202220759
Sprache:	Englisch
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Kuzmanovic, Milan
Hersteller:	AV Akademikerverlag
Verantwortliche Person für die EU:	preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, D-49078 Osnabrück, mail@preigu.de
Maße:	220 x 150 x 8 mm
Von/Mit:	Milan Kuzmanovic
Erscheinungsdatum:	25.01.2019
Gewicht:	0,185 kg