deep finance

deep-finance : التعلم العميق للتمويل

لم يعد يتم تحديث هذا المستودع نظرًا لأن الأعمال المثيرة للاهتمام في هذا المجال نادرة. إذا كنت مهتمًا حقًا بالتعلم العميق والتمويل، فمن الأفضل قراءة أوراق بحثية عالية الجودة حول التنبؤ بالسلاسل الزمنية ومعالجة اللغات الطبيعية والشبكات العصبية الرسومية ونظام التوصية والتمويل ، والتي قد تكون أفكارها ونماذجها أكثر فائدة.

محتوى

1. مجموعة البيانات
2. الورق
2.1 التنبؤ بالمخزون	2.2 اختيار المحفظة
2.3 إدارة المخاطر	2.4 البرمجة اللغوية العصبية المالية
2.5 سلسلة الكتل	2.6 صانع السوق
2.7 أخرى
3. كتاب
4. مجموعة المناقشة

مجموعة البيانات

مجموعة البيانات	مهمة	يصف
ستوك نت	التنبؤ بحركة الأسهم	مجموعة بيانات شاملة للتنبؤ بحركة الأسهم من التغريدات وأسعار الأسهم التاريخية.
EarningsCall	التنبؤ بمخاطر الأسهم	مجموعة بيانات المكالمات الجماعية للأرباح لشركات S&P 500.
فينسبد-2019	الكشف عن حدود الجملة المالية	تحتوي مجموعة بيانات FinSBD-2019 على نص مالي تم تقسيمه مسبقًا تلقائيًا، والذي يمكن استخدامه للكشف عن حدود الجملة المالية.
بنك العبارات المالية	الكشف عن حدود الجملة المالية	تتكون مجموعة بيانات بنك العبارات المالية من 4845 جملة إنجليزية تم اختيارها عشوائيًا من الأخبار المالية الموجودة في قاعدة بيانات LexisNexis.
FIQA	إجابة السؤال المالي	تم إنشاء مجموعة بيانات ضمان الجودة المالية من خلال الزحف إلى منشورات Stack Exchange ضمن موضوع الاستثمار في الفترة ما بين 2009 و2017.
فيكا سا	تحليل المشاعر المالية	تتضمن مجموعة بيانات FiQA SA نوعين من الخطاب: عناوين الأخبار المالية والمدونات المالية الصغيرة، مع الكيانات المستهدفة المشروحة يدويًا، ودرجات المشاعر والجوانب.

ورق

التنبؤ بالأسهم

1. تطبيقات التعلم العميق في التنبؤ بسوق الأوراق المالية: التقدم الأخير . أركسيف 2020. ورقة

   ويوي جيانغ

2. مؤشر فردي للجميع: تحسين المؤشر الفني للمخزون من خلال تضمين المخزون . كي دي دي 2019. ورقة

   زيغي لي، ديريك يانغ، لي تشاو، جيانغ بيان، تاو تشين وتي يان ليو

3. يمكن لسلوكيات الاستثمار معرفة ما بداخلها: استكشاف الخصائص الجوهرية للأسهم للتنبؤ باتجاهات الأسهم . كي دي دي 2019. ورقة

   تشي تشن، لي تشاو، جيانغ بيان، تشونشياو شينغ، وتي يان ليو

4. استكشاف الشبكات العصبية للرسم البياني لتنبؤات سوق الأوراق المالية من خلال تحليل النوافذ المتداولة . كور 2019. ورقة

   دايكي ماتسوناجا، تويوتارو سوزومورا، توشيهيرو تاكاهاشي

5. الترتيب العلائقي الزمني للتنبؤ بالأسهم . تويس 2019 . ورق

   فولي فنغ، شيانغنان هي، شيانغ وانغ، تشنغ لوه، ييكون ليو، تات-سينغ تشوا

6. دمج علاقة الشركة عبر الرسم البياني للشبكات العصبية التلافيفية للتنبؤ بأسعار الأسهم . سيكم 2018 . ورق

   Yingmei Chen، Zhongyu Wei، Xuanjing Huang

7. تضمين الأحداث المبنية على المعرفة للتنبؤ بالمخزون . كولينج 2016 . ورق

   شياو دينغ، يوي تشانغ، تينغ ليو، جونوين دوان

8. القبعات: شبكة اهتمام الرسم البياني الهرمي للتنبؤ بحركة الأسهم . أركسيف 2019. ورق

   رايهيون كيم، تشان هو سو، مينبيول جيونج، سانغهون لي، جينكيو كيم، جايوو كانغ

9. شبكة الاهتمام التكميلية الهرمية للتنبؤ بتحركات أسعار الأسهم مع الأخبار . سيكم 18 . ورق

   تشيكاي ليو، شيانغ تشينغ، سين سو، شوغوانغ تشو

10. توقعات حركة الأسهم من خلال التغريدات والأسعار التاريخية . دوري أبطال آسيا 2018 . ورق

    يومو شو، شاي بي كوهين

أكثر

11. ما تقوله وكيف تقوله مهم: التنبؤ بالمخاطر المالية باستخدام الإشارات اللفظية والصوتية . دوري أبطال آسيا 2019 . ورق

    يو تشين، يي يانغ

12. الاستماع إلى الهمسات الفوضوية: إطار التعلم العميق للتنبؤ باتجاهات الأسهم الموجهة نحو الأخبار . ودم 2018 . ورق

    زينيو هو، وي تشينغ ليو، جيانغ بيان، شوانزي ليو

13. تعزيز التنبؤ بحركة الأسهم من خلال التدريب التنافسي . إيجيكاي 2019 . ورق

    فولي فنغ، هويمين تشين، شيانغنان هي، جي دينغ، ماوسونغ صن، تات-سينغ تشوا

14. الشبكات العصبية المتكررة متعددة المهام وحقول ماركوف العشوائية ذات الترتيب العالي للتنبؤ بحركة أسعار الأسهم . كي دي دي 2019. ورق

    تشانغ لي (كلية علوم الكمبيوتر بجامعة سيدني)؛ دونغجين سونغ (سوق رأس المال CRC)؛ داتشنغ تاو (NEC)؛

15. التنبؤ بسعر السهم من خلال اكتشاف أنماط التداول متعددة التردد . كي دي دي 2017. ورق

    ليهينج تشانغ، شارو سي. أغاروال، غوجون تشي

16. شبكة عصبية متكررة تعتمد على الانتباه على مرحلتين للتنبؤ بالسلاسل الزمنية . إيجيكاي 2017 . ورق

    ياو تشين، دونغجين سونغ، هايفنغ تشين، وي تشينغ، جوفي جيانغ، جاريسون كوتريل

17. نمذجة علاقة الأسهم مع شبكة الرسم البياني للتنبؤ بحركة الأسهم بين عشية وضحاها . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

    وي لي، رويهان باو، كيكو هاريموتو، ديلي تشين، جينغ جينغ شو، تشي سو

18. نواة إنتروبية مستوحاة من الكم لتحليل السلاسل الزمنية المالية المتعددة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

    لو باي، ليكسين كوي، يوي وانغ، يوهانغ جياو، إدوين ر. هانكوك

19. محول غاوسي هرمي متعدد المقاييس للتنبؤ بحركة الأسهم . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

    تشيانغقانغ دينغ، سيفان وو، هاو صن، جيادونغ قوه، جيان قوه

20. شبكة عصبية عميقة متعددة النطاق ثنائية الاتجاه للتنبؤ باتجاهات الأسهم . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

    غوانغ ليو، يوزهاو ماو، تشي صن، هايلونغ هوانغ، ويجو جاو، شوان لي، جيان بينغ شين، رويفان لي، شياو جيه وانغ

اختيار المحفظة

1. خوارزمية التعلم المعزز ذات المستويين لمشكلة اختيار محفظة التباين المتوسط ​​الغامضة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شين هوانغ، دوان لي

2. تجربة الفكر المالي: نهج قائم على GAN لاختيار محفظة قوية واسعة النطاق . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   تشي سينغ بون، لي وانغ، هوي ينغ وونغ

3. MAPS: نظام إدارة المحافظ القائم على التعلم المعزز متعدد الوكلاء. . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   جينهو لي، رايهيون كيم، سيوك وون يي، جايوو كانغ

4. اختيار المحفظة عبر الإنترنت مع قيود الأصل وتكاليف المعاملات على أساس اللصوص السياقية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   Mengying Zhu، Xiaolin Zheng، Yan Wang، Qianqiao Liang، Wenfang Zhang

5. RM-CVaR: محفظة β-CVaR المتعددة المنتظمة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   كي ناكاجاوا، شوهي نوما، ماسايا آبي

6. محول واعي للعلاقات لتعلم سياسة المحفظة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   كي شو، ييفان تشانغ، دهينغ يي، بيلين تشاو، مينغكوي تان

7. استراتيجية الانحدار الذاتي لعكس الترجيح لاختيار المحفظة عبر الإنترنت . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شيا كاي

8. إطار تنفيذ التجارة الأمثل من البداية إلى النهاية على أساس تحسين السياسة القريبة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   سيو لين، بيتر أ. بيلينج

إدارة المخاطر

1. تحليل المخاطر المالية للشركات الصغيرة والمتوسطة من خلال تعدين سلسلة التوريد القائم على الرسم البياني . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شو يانغ، تشى تشيانغ تشانغ، جون تشو، يانغ وانغ، وانغ سون، زينجيو تشونغ، يانمينغ فانغ، كوان يو، يوان تشي

2. التعلم التلوي الموحد للكشف عن بطاقات الائتمان الاحتيالية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   وينبو تشنغ، لان يان، تشاو جو، فاي يو وانغ

3. العلامة السلوكية لسرقة الحساب: إدراك تنبيه الاحتيال في الدفع عبر الإنترنت . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   تشينغ وانغ

4. كشف عمليات الاحتيال والتصيد الاحتيالي على الإيثيريوم: نحو الأمن المالي للنظام البيئي لسلسلة الكتل . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   ويلي تشين، شيونغفنغ قوه، زيغوانغ تشين، زيبين تشنغ، يوتونج لو

5. التعلم المتعدد الوسائط القابل للتفسير من أجل التنظيم الذكي في أنظمة الدفع عبر الإنترنت . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شوياو وانغ، ديوي تشو

6. التنبؤ بضمان المخاطر في القروض الشبكية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   داوي تشينغ، شياويانغ وانغ، يينغ تشانغ، لي تشينغ تشانغ

7. تحسين منطقة الثقة التي تتجنب المخاطر للحد من تقلبات المكافآت . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   لورنزو بيسي، لوكا سابيوني، إدواردو فيتوري، ماتيو بابيني، مارسيلو ريستيللي

8. تسليط الضوء على الحالات الشاذة باستخدام الأنماط المتكررة . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

   ياروسلاف كوشار، فويتيتش سفاتيك

9. كشف الاحتيال الجماعي من خلال التقاط التبعية بين المعاملات . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

   بوكاي كاو، ميا ماو، سيم فيدو، فيليب إس يو

10. نظام آلي للكشف عن شذوذ سمات البيانات . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    نالين أغاروال، ألكسندر ستاتنيكوف، تشاو يوان

أكثر

11. التجسس على النتائج السلبية باستخدام الكشف عن الشذوذ . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    ميشيل ميلر، روبرت سيزو

12. كشف الشذوذ مع أشجار تقدير الكثافة . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    باريكشيت رام، ألكسندر جراي

13. النوى المهملة للكشف عن الحالات الشاذة في البيانات متعددة النطاقات الزمنية باستخدام العمليات الغوسية . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    ماثيو فان أدلسبيرج، كريستيان شوانتس

14. الكشف عن الشذوذ على أساس المجموعة باستخدام اتفاقية تعاونية . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    رشا الكاشف

15. نظام الكشف عن الشذوذ في الوقت الحقيقي للسلاسل الزمنية على نطاق واسع . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    إيرا كوهين، مئير توليدانو، يوناتان بن سمحون، عنبال تاديسكي

16. PD-FDS: نظام كشف الاحتيال على بطاقات الائتمان عبر الإنترنت استنادًا إلى كثافة الشراء . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    يونغجون كي، جي وون يون

17. التعلم العميق لكشف الاحتيال في العلاج بين مقدمي الرعاية الصحية . KDD 2017: الكشف عن الشذوذ في التمويل. ورق

    دانيال لاساجا، براكاش سانتانا

البرمجة اللغوية العصبية المالية

1. مستشار الامتثال الدلالي العميق لفحص الامتثال للمستندات غير المنظمة . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   هونغلي جو، بانج آن، تشيلي جو، تشونغ سو

2. "The Squawk Bot": التعلم المشترك للسلاسل الزمنية وطرق البيانات النصية لتصفية المعلومات المالية الآلية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شوان هونغ دانغ، سيد يوسف شاه، بيتروس زيرفوس

3. نموذج موحد لتصنيف الأحداث المالية وكشفها وتلخيصها . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   تشيوانزي لي، تشيونغ تشانغ

4. F-HMTC: الكشف عن الأحداث المالية لقرارات الاستثمار بناءً على تصنيف النص الهرمي العصبي متعدد العلامات . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شين ليانغ، داوي تشينغ، فانغزهو يانغ، يفنغ لوه، وينينغ تشيان، أوينغ تشو

5. التنبؤ بالمخاطر المالية من خلال شبكة الأسئلة والأجوبة متعددة الجولات . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   تشن يي، يو تشين، وي شو

6. FinBERT: نموذج تمثيل اللغة المالية المدرب مسبقًا لتعدين النصوص المالية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   تشوانغ ليو، ديجين هوانغ، كايو هوانغ، تشوانغ لي، جون تشاو

7. استنساخ السلوك على مرحلتين لنظام الحوار المنطوق في تحصيل الديون . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   زيهاو وانغ، جيا ليو، هينجبين كوي، تشونشيانغ جين، مينغوي يانغ، يافانغ وانغ، شياو لونغ لي، رينكسين ماو

بلوكتشين

1. BitcoinHeist: تحليل البيانات الطوبولوجية للتنبؤ ببرامج الفدية على Bitcoin Blockchain . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   كونيت جي أكورا، ييتاو لي، يوليا آر جل، مراد كانتارسيوغلو

2. SEBF: نموذج تمديد قائم على سلسلة واحدة من Blockchain للتكنولوجيا المالية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   Yimu Ji، Weiheng Gu، Fei Chen، Xiaoying Xiao، Jing Sun، Shangdong Liu، Jing He، Yunyao Li، Kaixiang Zhang، Fen Mei، Fei Wu.

3. Infochain: أوراكل لا مركزية وغير موثوقة وشفافة على Blockchain . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   نامان جويل، سيريل فان شريفين، أريس فيلوس-راتسيكاس، بوي فالتينجس

صانع السوق

1. التلاعب بالسوق: إطار التعلم الخصومة للكشف والتهرب . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   شينتونغ وانغ، مايكل بي ويلمان

2. صناعة السوق القائمة على البيانات من خلال التعلم الخالي من النماذج . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   يويانغ تشونغ، ييمان بيرجستروم، إيمي وارد

3. صناعة سوق قوية من خلال التعلم المعزز للتنافس . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   توماس سبونر، راهول سافاني

آحرون

1. IGNITE: لعبة Minimax نحو تعلم تأثيرات العلاج الفردي من بيانات المراقبة الشبكية . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   روتشنغ جو، جوندونج لي، ييتشوان لي، ك. سلجوق كاندان، أدريان راجلين، هوان ليو

2. التعلم القائم على المهام عبر شبكة التنبؤ الموجهة نحو المهام مع التطبيقات في مجال التمويل . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   دي تشين، يادا تشو، شياودونغ كوي، كارلا بي جوميز

3. WATTNet: تعلم تداول العملات الأجنبية من خلال التمثيل المكاني والزماني الهرمي لسلاسل زمنية شديدة التنوع . IJCAI 2020: الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ورق

   مايكل بولي، جينكيو بارك، إيليا إليفسكي

كتاب

1. الاقتصاد القياسي للأسواق المالية

   جون واي كامبل، أندرو دبليو لو، أ. كريج ماكينلاي

2. التقدم في التعلم الآلي المالي

   ماركوس لوبيز دي برادو

3. القرارات المالية والأسواق: دورة في تسعير الأصول

   جي كامبل

مجموعة المناقشة

الذكاء الاصطناعي+التمويل هو الحل الأمثل: