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deep-finance : 금융을 위한 딥러닝

이 분야의 흥미로운 작품이 드물기 때문에 이 저장소는 더 이상 업데이트되지 않습니다. 딥 러닝 및 금융에 정말로 관심이 있다면 시계열 예측 , 자연어 처리 , 그래프 신경망 , 추천 시스템 및 금융 에 대한 고품질 논문을 읽는 것이 좋습니다. 이들의 아이디어와 모델이 더 도움이 될 수 있습니다.

콘텐츠

1. 데이터세트
2. 종이
2.1 주식 예측 2.2 포트폴리오 선택
2.3 위험 관리 2.4 금융 NLP
2.5 블록체인 2.6 마켓메이커
2.7 기타
3. 예약
4. 토론회

데이터세트

데이터세트 일 설명하다
스톡넷 주식 움직임 예측 트윗과 과거 주가를 바탕으로 주식 움직임을 예측하는 포괄적인 데이터세트입니다.
수입전화 주식 리스크 예측 S&P 500 기업의 실적 컨퍼런스콜 데이터세트입니다.
FinSBD-2019 금융 문장 경계 감지 FinSBD-2019 데이터 세트에는 자동으로 사전 분할된 금융 텍스트가 포함되어 있으며 금융 문장 경계 감지에 사용할 수 있습니다.
금융 문구은행 금융 문장 경계 감지 Financial Phrasebank 데이터세트는 LexisNexis 데이터베이스에 있는 금융 뉴스에서 무작위로 선택된 4845개의 영어 문장으로 구성됩니다.
FiQA 재정 관련 질문 답변 금융 QA 데이터 세트는 2009년부터 2017년 사이의 투자 주제에 대한 Stack 교환 게시물을 크롤링하여 구축되었습니다.
FiQA SA 금융감정분석 FiQA SA 데이터 세트에는 수동으로 주석이 달린 대상 엔터티, 감정 점수 및 측면이 포함된 금융 뉴스 헤드라인과 금융 마이크로블로그라는 두 가지 담론 유형이 포함되어 있습니다.

종이

주식 예측

  1. 주식시장 예측에 딥러닝 적용: 최근 진전 . arxiv 2020. 논문

    웨이웨이 지앙

  2. 모두를 위한 개별화된 지표: 주식 임베딩을 통한 주식별 기술 지표 최적화 . KDD 2019. 논문

    Zhige Li, Derek Yang, Li Zhao, Jiang Bian, Tao Qin 및 Tie-Yan Liu

  3. 투자 행동으로 알 수 있는 내용: 주식 추세 예측을 위한 주식 고유 속성 탐색 . KDD 2019. 논문

    Chi Chen, Li Zhao, Jiang Bian, Chunxiao Xing 및 Tie-Yan Liu

  4. 롤링 윈도우 분석을 통한 주식 시장 예측을 위한 그래프 신경망 탐색 . CoRR 2019. 논문

    마츠나가 다이키, 스즈무라 토요타로, 다카하시 토시히로

  5. 주식 예측을 위한 시간적 관계 순위 . 토이스 2019 . 종이

    Fuli Feng, Xiangnan He, Xiang Wang, Cheng Luo, Yiqun Liu, Tat-Seng Chua

  6. 주가 예측을 위한 그래프 컨볼루셔널 신경망을 통한 기업 관계 통합 . CIKM 2018 . 종이

    Yingmei Chen, Zhongyu Wei, Xuanjing 황

  7. 주식 예측을 위한 지식 기반 이벤트 임베딩 . 콜링 2016 . 종이

    Xiao Ding, Yue Zhang, Ting Liu, Junwen Duan

  8. HATS: 주식 이동 예측을 위한 계층적 그래프 주의 네트워크 . arxiv 2019 . 종이

    김래현, 소찬호, 정민별, 이상훈, 김진규, 강재우

  9. 뉴스를 통해 주가 움직임을 예측하기 위한 계층적 보완적 관심 네트워크 . CIKM18 . 종이

    Qikai Liu, Xiang Cheng, Sen Su, Shuguang Zhu

  10. 트윗과 과거 가격을 통한 주식 움직임 예측 . ACL 2018 . 종이

    유모 쉬, 셰이 B. 코헨

더

  1. 말하는 내용과 말하는 방법이 중요합니다: 언어 및 음성 신호를 사용하여 재무 위험 예측 . ACL 2019 . 종이

    유진, 이양

  2. 혼란스러운 속삭임 듣기: 뉴스 중심 주식 추세 예측을 위한 딥 러닝 프레임워크 . WSDM 2018 . 종이

    Ziniu Hu, Weiqing Liu, Jiang Bian, Xuanzhe Liu

  3. 적대적 훈련을 통한 주식 이동 예측 강화 . IJCAI 2019 . 종이

    Fuli Feng, Huimin Chen, Xiangnan He, Ji Ding, Maosong Sun, Tat-Seng Chua

  4. 주가 변동 예측을 위한 다중 작업 순환 신경망 및 고차 마르코프 무작위 필드 . KDD 2019 . 종이

    Chang Li(시드니 대학교 컴퓨터 과학부); Dongjin Song( Capital Market CRC); Dacheng Tao(NEC);

  5. 다중 빈도 거래 패턴 발견을 통한 주가 예측 . KDD 2017 . 종이

    Liheng Zhang, Charu C. Aggarwal, Guojun Qi

  6. 시계열 예측을 위한 이중 단계 주의 기반 순환 신경망 . IJCAI 2017 . 종이

    Yao Qin, Dongjin Song, Haifeng Chen, Wei Cheng, Guofei Jiang, Garrison Cottrell

  7. 야간 주식 이동 예측을 위한 그래프 네트워크를 사용한 주식 관계 모델링 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    웨이 리, 루이한 바오, 하리모토 케이코, 델리 첸, 징징 쉬, 치수

  8. 다중 금융 시계열 분석을 위한 양자 기반 엔트로피 커널 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Lu Bai, Lixin Cui, Yue Wang, Yuhang Jiao, Edwin R. Hancock

  9. 주식 이동 예측을 위한 계층적 다중 규모 가우스 변환기 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Qianggang Ding, Sifan Wu, Hao Sun, Jiadong Guo, Jian Guo

  10. 주식 동향 예측을 위한 다중 규모 양방향 심층 신경망 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Guang Liu, Yuzhao Mao, Qi Sun, Hailong Huang, Weiguo Gao, Xuan Li, Jianping Shen, Ruifan Li, Xiaojie Wang

포트폴리오 선택

  1. 모호한 평균-분산 포트폴리오 선택 문제에 대한 2단계 강화 학습 알고리즘 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    신 황, 두안 리

  2. 금융 사고 실험: 방대하고 강력한 포트폴리오 선택을 위한 GAN 기반 접근 방식 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    치 셍 푼, 레이 왕, 호이 잉 웡

  3. MAPS: 다중 에이전트 강화 학습 기반 포트폴리오 관리 시스템. . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    이진호, 김래현, 이석원, 강재우

  4. 상황별 밴디트(Contextual Bandit)에 따른 카디널리티 제약과 거래 비용을 적용한 온라인 포트폴리오 선택 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

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

  5. RM-CVaR: 정규화된 다중 β-CVaR 포트폴리오 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    나카가와 케이, 노마 슈헤이, 아베 마사야

  6. 포트폴리오 정책 학습을 위한 관계 인식 변환기 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Ke Xu, Yifan Zhang, Deheng Ye, Peilin Zhao, Mingkui Tan

  7. 온라인 포트폴리오 선택을 위한 벡터 자기회귀 가중치 복귀 전략 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    샤까이

  8. 근접 정책 최적화에 기반한 엔드투엔드 최적 거래 실행 프레임워크 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    린 시유, 피터 A. 벨링

위험 관리

  1. 그래프 기반 공급망 마이닝을 통한 중소기업 금융 리스크 분석 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Shuo Yang, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Yang Wang, Wang Sun, Xingyu Zhong, Yanming Fang, Quan Yu, Yuan Qi

  2. 신용카드 사기 탐지를 위한 연합 메타러닝 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Wenbo Zheng, Lan Yan, Chao Gou, Fei-Yue Wang

  3. 계정 도난의 행동 징후: 온라인 결제 사기 경고 실현 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    왕 쳉

  4. 이더리움의 피싱 사기 탐지: 블록체인 생태계의 금융 보안을 향하여 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Weili Chen, Xiongfeng Guo, Zhiguang Chen, Zibin Zheng, Yutong Lu

  5. 온라인 결제 시스템의 지능형 규제를 위한 해석 가능한 다중 모드 학습 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    왕 슈오야오, 주 디웨이

  6. 네트워크대출의 위험보증 예측 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Dawei Cheng, 왕샤오양, 장잉, 장리칭

  7. 보상 변동성 감소를 위한 위험 회피 신뢰 영역 최적화 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    로렌조 비시, 루카 사비오니, 에도아르도 비토리, 마테오 파피니, 마르첼로 레스텔리

  8. 빈번한 패턴을 사용하여 이상 징후 파악 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    야로슬라프 쿠차르(Jaroslav Kuchař), 보이테크 스바텍(Vojtěch Svátek)

  9. 거래간 종속성을 포착하는 집단적 사기 탐지 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    보카이 카오, 미아 마오, 시임 비이두, 필립 S. 유

  10. 데이터 속성 이상 탐지 자동화 시스템 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지. 종이

    날린 아가르왈, 알렉산더 스타트니코프, 차오 위안

더

  1. 이상 탐지를 사용하여 부정적인 결과를 조사합니다 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    미셸 밀러, 로버트 세조

  2. 밀도 추정 트리를 이용한 이상 탐지 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    패릭시트 램, 알렉산더 그레이

  3. 가우시안 프로세스를 사용한 다중 시간 규모 데이터의 이상 탐지를 위한 비닝 커널 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    매튜 반 아델스버그, 크리스티안 슈완테스

  4. 협력 합의를 이용한 앙상블 기반 이상 탐지 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지 . 종이

    라샤 카셰프

  5. 대규모 시계열에 대한 실시간 이상 탐지 시스템입니다 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지. 종이

    아이라 코헨, 메이르 톨레다노, 요나탄 벤 시혼, 인발 타데스키

  6. PD-FDS: 구매밀도 기반 온라인 신용카드 사기 탐지 시스템 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지. 종이

    기영준, 윤지원

  7. 의료 서비스 제공자 사이의 치료 사기를 탐지하기 위한 딥 러닝 . KDD 2017: 금융 분야의 이상 탐지. 종이

    다니엘 라사가, 프라카시 산타나

금융 NLP

  1. 구조화되지 않은 문서 규정 준수 검사를 위한 Deep Semantic 규정 준수 조언자 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Honglei Guo, Bang An, Zhili Guo, 종수

  2. "The Squawk Bot": 자동화된 금융 정보 필터링을 위한 시계열 및 텍스트 데이터 형식의 공동 학습 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Xuan-Hong Dang, Syed Yousaf Shah, 페트로스 제르포스

  3. 금융 이벤트 분류, 감지 및 요약을 위한 통합 모델 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    리취안치, 장치옹

  4. F-HMTC: 신경 계층적 다중 레이블 텍스트 분류를 기반으로 투자 결정을 위한 금융 이벤트 감지 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Xin Liang, Dawei Cheng, Fangzhou Yang, Yifeng Luo, Weining Qian, Aoying Zhou

  5. 다단계 Q&A 주의 네트워크를 통한 금융 위험 예측 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    젠예(Zhen Ye), 위친(Yu Qin), 웨이쑤(Wei Xu)

  6. FinBERT: 금융 텍스트 마이닝을 위한 사전 훈련된 금융 언어 표현 모델 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Zhuang Liu, Degen Huang, Kaiyu Huang, Zhuang Li, Jun Zhao

  7. 부채 추심의 음성 대화 시스템을 위한 2단계 행동 복제 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Zihao Wang, Jia Liu, Hengbin Cui, Chunxiang Jin, Minghui Yang, Yafang Wang, Xiaolong Li, Renxin Mao

블록체인

  1. BitcoinHeist: 비트코인 ​​블록체인의 랜섬웨어 예측을 위한 토폴로지 데이터 분석 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Cuneyt G. Akcora, Yitao Li, Yulia R. Gel, Murat Kantarcioglu

  2. SEBF: 핀테크를 위한 단일 체인 기반 블록체인 확장 모델 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

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

  3. 인포체인(Infochain): 블록체인 기반의 탈중앙화되고 신뢰할 수 없으며 투명한 오라클 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    나만 고엘, 시릴 반 슈레벤, 아리스 필로스-라치카스, 보이 팔팅스

마켓메이커

  1. 시장 조작: 탐지 및 회피를 위한 적대적 학습 프레임워크 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    왕 신통, 마이클 P. 웰먼

  2. Model-Free Learning을 통한 데이터 중심 시장 형성 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    종 웨양, 이만 버그스트롬, 에이미 워드

  3. 적대적 강화 학습을 통한 강력한 시장 조성 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    토마스 스푸너, 라훌 사바니

기타

  1. IGNITE: 네트워크로 연결된 관찰 데이터로부터 개별 치료 효과를 학습하기 위한 Minimax 게임 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    Ruocheng Guo, Jundong Li, Yichuan Li, K. Selçuk Candan, Adrienne Raglin, Huan Liu

  2. 금융 분야에 응용되는 업무 중심 예측 네트워크를 통한 업무 기반 학습 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    디 첸, 야다 주, 샤오동 추이, 칼라 P. 고메스

  3. WATTNet: 고도의 다변량 시계열의 계층적 시공간 표현을 통해 FX 거래 학습 . IJCAI 2020: 핀테크 속의 AI . 종이

    마이클 폴리, 박진규, 일리아 일리에프스키

책

  1. 금융시장의 계량경제학

    존 Y. 캠벨, 앤드류 W. 로, A. 크레이그 맥킨레이

  2. 금융 머신러닝의 발전

    마르코스 로페즈 드 프라도

  3. 재무 결정 및 시장: 자산 가격 책정 과정

    제이 캠벨

토론 그룹

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