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Ergebnisse für “Portfolio”
Forschung

<p>Zwei‑Stufen‑Unsicherheit: Sicheres Einsetzen von Aktien‑Rangiermodellen</p> <p>Moderne Aktien‑Rangiermodelle werden häufig so eingesetzt, als wären reine Punktvorhersagen ausreichend: Das Modell liefert Scores, und das Portfolio folgt der daraus resultierenden Reihenfolge. Unter Nicht‑Stationarität können diese Rangierer jedoch bei regime‑Wechseln versagen. Im AI Stock Forecaster liefert ein LightGBM‑Rangierer insgesamt gute Ergebnisse für einen 20‑Tage‑Horizont, doch die 2024‑Holdout‑Phase fällt in eine

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLM-gestützte Stress-Szenarien: Pipeline für makrofinanzielle Risiken</p> <p>Ein neues, vollständig nachvollziehbares Verfahren nutzt große Sprachmodelle (LLM), um makrofinanzielle Stress-Szenarien zu erzeugen. Durch strukturierte Prompting-Methoden und optionalen Abruf von Länderfundamentaldaten sowie aktuellen Nachrichten werden maschinenlesbare Szenarien für die G7-Länder erstellt, die Wachstumsraten, Inflation und Leitzinsen abdecken.</p> <p>Diese Szenarien werden anschließend mithilfe einer faktorba

arXiv – cs.AI