deep finance

deep-finance : การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการเงิน

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ไม่ได้รับการอัปเดตอีกต่อไปเนื่องจากผลงานที่น่าสนใจในสาขานี้หาได้ยาก หากคุณสนใจ Deep Learning & Finance จริงๆ ควรอ่านบทความคุณภาพสูงเกี่ยวกับ Time Series Forecasting , Natural Language Processing , Graph Neural Networks , Recommendation System and Finance ซึ่งแนวคิดและแบบจำลองอาจมีประโยชน์มากกว่า

เนื้อหา

1. ชุดข้อมูล
2. กระดาษ
2.1 การทำนายหุ้น	2.2 การเลือกพอร์ตการลงทุน
2.3 การบริหารความเสี่ยง	2.4 การเงิน NLP
2.5 บล็อกเชน	2.6 ผู้ดูแลสภาพคล่อง
2.7 อื่นๆ
3. หนังสือ
4. กลุ่มอภิปราย

ชุดข้อมูล

ชุดข้อมูล	งาน	อธิบาย
สต็อคเน็ต	ทำนายความเคลื่อนไหวของหุ้น	ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของหุ้นจากทวีตและราคาหุ้นในอดีต
EarningsCall	การทำนายความเสี่ยงหุ้น	ชุดข้อมูลการประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับผลประกอบการของบริษัท S&P 500
FinSBD-2019	การตรวจจับขอบเขตประโยคทางการเงิน	ชุดข้อมูล FinSBD-2019 ประกอบด้วยข้อความทางการเงินที่ได้รับการแบ่งส่วนล่วงหน้าโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถใช้สำหรับการตรวจจับขอบเขตประโยคทางการเงิน
ธนาคารวลีทางการเงิน	การตรวจจับขอบเขตประโยคทางการเงิน	ชุดข้อมูล Financial Phrasebank ประกอบด้วยประโยคภาษาอังกฤษ 4845 ประโยคที่ได้รับการสุ่มเลือกจากข่าวการเงินที่พบในฐานข้อมูล LexisNexis
FiQA	การตอบคำถามทางการเงิน	ชุดข้อมูล QA ทางการเงินสร้างขึ้นโดยการรวบรวมข้อมูลโพสต์แลกเปลี่ยน Stack ภายใต้หัวข้อการลงทุนในช่วงระหว่างปี 2009 ถึง 2017
FiQA SA	การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทางการเงิน	ชุดข้อมูล FiQA SA ประกอบด้วยวาทกรรมสองประเภท: พาดหัวข่าวทางการเงินและไมโครบล็อกทางการเงิน พร้อมด้วยเอนทิตีเป้าหมายที่ใส่คำอธิบายประกอบด้วยตนเอง คะแนนความคิดเห็น และแง่มุมต่าง ๆ

กระดาษ

การทำนายหุ้น

1. การประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการทำนายตลาดหุ้น: ความคืบหน้าล่าสุด arxiv 2020. กระดาษ

   เว่ยเว่ย เจียง

2. ตัวบ่งชี้เฉพาะบุคคลสำหรับทุกคน: การเพิ่มประสิทธิภาพตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ชาญฉลาดพร้อมการฝังสต็อก เคดีดี 2019. กระดาษ

   จือเกอ หลี่, เดเร็ก หยาง, หลี่ จ้าว, เจียง เปียน, เถา ฉิน และหลิวเถี่ยเหยียน

3. พฤติกรรมการลงทุนสามารถบอกอะไรข้างในได้: การสำรวจคุณสมบัติที่แท้จริงของหุ้นเพื่อทำนายแนวโน้มหุ้น เคดีดี 2019. กระดาษ

   ชี่เฉิน, หลี่จ้าว, เจียงเบียน, ชุนเซียวซิง และหลิวเถี่ยเหยียน

4. การสำรวจโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟสำหรับการทำนายตลาดหุ้นด้วยการวิเคราะห์แบบ Rolling Window CoRR 2019. กระดาษ

   ไดกิ มัตสึนากะ, โตโยทาโร่ ซูซูมูระ, โทชิฮิโระ ทาคาฮาชิ

5. การจัดอันดับเชิงสัมพันธ์ชั่วคราวสำหรับการทำนายหุ้น ตอยส์ 2019 . กระดาษ

   ฟูลี่ เฟิง, เซียงหนาน เหอ, เซียง หวาง, เฉิง หลัว, ยี่ฉุน หลิว, ทัตเส็งชัว

6. การผสมผสานความสัมพันธ์ของบริษัทผ่านโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟเพื่อการทำนายราคาหุ้น ซีไอเคเอ็ม 2018 . กระดาษ

   หยิงเหม่ย เฉิน, จงหยู่ เหว่ย, ซวนจิง ฮวง

7. การฝังกิจกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยความรู้เพื่อการทำนายหุ้น โคลลิ่ง 2016 . กระดาษ

   เสี่ยวติง, เยว่จาง, ติงหลิว, จุนเหวินต้วน

8. HATS: เครือข่ายความสนใจกราฟแบบลำดับชั้นสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของหุ้น อาร์ซิฟ 2019 . กระดาษ

   คิมเรฮยอน, ชานโฮโซ, มินบยอลจอง, ซังฮุนลี, คิมจินกยู, แจวูคัง

9. เครือข่ายความสนใจเสริมแบบลำดับชั้นสำหรับการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาหุ้นด้วยข่าวสาร ซีกเอ็ม 18 . กระดาษ

   ชีไค หลิว, เซียง เฉิง, เซิน ซู่, ชูกวง จู้

10. ทำนายความเคลื่อนไหวของหุ้นจากทวีตและราคาย้อนหลัง เอซีแอล 2018. กระดาษ

    ยูโม ซู, เชย์ บี. โคเฮน

มากกว่า

11. สิ่งที่คุณพูดและวิธีพูดมีความสำคัญ: การทำนายความเสี่ยงทางการเงินโดยใช้สัญญาณทางวาจาและเสียง เอซีแอล 2019. กระดาษ

    หยู ฉิน, ยี่ หยาง

12. การฟังเสียงกระซิบอันวุ่นวาย: กรอบการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการทำนายแนวโน้มหุ้นที่เน้นข่าวสาร WSDM 2018 กระดาษ

    Ziniu Hu, Weiqing Liu, Jiang Bian, Xuanzhe Liu

13. เพิ่มประสิทธิภาพการทำนายความเคลื่อนไหวของหุ้นด้วยการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้าม ไอเจซีไอ 2019 . กระดาษ

    ฟูลี่ เฟิง, ฮุ่ยหมิน เฉิน, เซียงหนาน เหอ, จี้ติง, เหมาซง ซุน, ทัตเส็งชัว

14. โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำแบบหลายงานและฟิลด์สุ่มมาร์คอฟที่มีลำดับสูงกว่าสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของราคาหุ้น เคดีดี 2019 . กระดาษ

    Chang Li (โรงเรียนวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยซิดนีย์);Dongjin Song (ตลาดทุน CRC);Dacheng Tao (NEC);

15. การทำนายราคาหุ้นผ่านการค้นพบรูปแบบการซื้อขายหลายความถี่ เคดีดี 2017 . กระดาษ

    ลี่เหิง จาง, ชารู ซี. อักการ์วาล, กัวจุน ฉี

16. โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำตามความสนใจแบบสองขั้นตอนสำหรับการทำนายอนุกรมเวลา ไอเจซีเอ 2017. กระดาษ

    เหยา ฉิน, ตงจิน ซ่ง, ไห่เฟิง เฉิน, เว่ย เฉิง, กัวเฟย เจียง, แกร์ริสัน คอตเทรล

17. การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของหุ้นด้วยเครือข่ายกราฟสำหรับการทำนายความเคลื่อนไหวของหุ้นข้ามคืน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

    เว่ย ลี่, รุยฮัน เปา, เคย์โกะ ฮาริโมโตะ, เดลี่ เฉิน, จิงจิง ซู, ชี ซู

18. เคอร์เนลเอนโทรปิกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาทางการเงินหลายชุด IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

    หลู่ไป๋, ลี่ซินชุย, เยว่หวาง, หยูหางเจียว, เอ็ดวิน อาร์. แฮนค็อก

19. หม้อแปลงเกาส์เซียนหลายระดับตามลำดับชั้นสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของสต็อก IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

    เฉียงกังติง, ซีฟาน วู, เฮาซุน, เจียตง กั๋ว, เจียน กั๋ว

20. โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสองทางหลายระดับสำหรับการทำนายแนวโน้มหุ้น IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

    กวง หลิว, หยูจ้าว เหมา, ชี่ ซุน, ไห่หลง หวง, เว่ยกัว เกา, ซวน ลี, เจี้ยนผิง เซิน, รุ่ยฟาน ลี, เสี่ยวเจี๋ย หวาง

การเลือกพอร์ตโฟลิโอ

1. อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังสองระดับสำหรับปัญหาการเลือกพอร์ตโฟลิโอค่าเฉลี่ยความแปรปรวนที่ไม่ชัดเจน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซิน ฮวง, ต้วน ลี่

2. การทดลองทางความคิดทางการเงิน: แนวทางที่ใช้ GAN เพื่อการเลือกพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่ง IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ชี่เส็งปัน, เล่ยหวาง, ฮอยหยิงหว่อง

3. MAPS: ระบบการจัดการพอร์ตโฟลิโอตามการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหลายตัวแทน - IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   จินโฮ ลี, คิม เรฮยอน, ซอกวอนยี, แจวู คัง

4. การเลือกพอร์ตโฟลิโอออนไลน์ที่มีข้อจำกัดเชิงจำนวนและต้นทุนการทำธุรกรรมตามบริบทโจร IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   จูเหมิงยิง, เซียวหลิน เจิ้ง, หยาน หวาง, เฉียนเฉียว เหลียง, จางเหวินฟาง

5. RM-CVaR: พอร์ตโฟลิโอ β-CVaR หลายรายการที่ทำให้เป็นมาตรฐาน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เคอิ นากากาวะ, ชูเฮ โนมะ, มาซายะ อาเบะ

6. ตัวแปลงการรับรู้ความสัมพันธ์สำหรับการเรียนรู้นโยบายพอร์ตโฟลิโอ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

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

7. กลยุทธ์การกลับตัวถ่วงน้ำหนักแบบเวกเตอร์แบบถดถอยอัตโนมัติสำหรับการเลือกพอร์ตโฟลิโอออนไลน์ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เซี่ยไค

8. กรอบการดำเนินการซื้อขายที่เหมาะสมที่สุดตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางโดยยึดตามการปรับนโยบายให้เหมาะสมที่สุด IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซิยู ลิน, ปีเตอร์ เอ. เบลิง

การบริหารความเสี่ยง

1. การวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงินสำหรับ SMEs ด้วยการขุดห่วงโซ่อุปทานแบบกราฟ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซั่วหยาง, จือเฉียง จาง, จุนโจว, หยาง หวาง, หวัง ซุน, ซิงหยู่จง, เหยียนหมิง ฝาง, ฉวน หยู, หยวน ฉี

2. Meta-Learning แบบรวมศูนย์สำหรับการตรวจจับบัตรเครดิตที่ฉ้อโกง IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เวินโป เจิ้ง, หลานหยาน, เฉาโกว, เฟยเยว่หวาง

3. สัญญาณทางพฤติกรรมของการโจรกรรมบัญชี: การแจ้งเตือนการฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เฉิงหวาง

4. การตรวจจับกลโกงฟิชชิ่งบน Ethereum: สู่ความมั่นคงทางการเงินสำหรับระบบนิเวศ Blockchain IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เว่ยลี่ เฉิน, ซงเฟิง กัว, จื้อกวง เฉิน, ซีปิน เจิ้ง, หยูทง หลู่

5. การเรียนรู้หลายรูปแบบที่ตีความได้สำหรับการควบคุมอัจฉริยะในระบบการชำระเงินออนไลน์ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซั่วเหยา หวาง, ตีเว่ย จู

6. การทำนายการรับประกันความเสี่ยงในสินเชื่อแบบเครือข่าย IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ทวาย เฉิง, เสี่ยวหยาง หวาง, หยิง จาง, ลี่ชิง จาง

7. การเพิ่มประสิทธิภาพภูมิภาคความน่าเชื่อถือที่ไม่ชอบความเสี่ยงเพื่อลดความผันผวนของรางวัล IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ลอเรนโซ บิซี, ลูก้า ซับบิโอนี่, เอโดอาร์โด้ วิตโตรี, มัตเตโอ ปาปินี่, มาร์เชลโล เรสเตลลี่

8. การเน้นย้ำถึงความผิดปกติโดยใช้รูปแบบที่ใช้บ่อย KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

   ยาโรสลาฟ คูชาร์, โวจติช สวาเตก

9. การตรวจจับการฉ้อโกงแบบรวมที่จับภาพการพึ่งพาระหว่างธุรกรรม KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

   โบไค เฉา, มีอา เหมา, เสียม วิดู, ฟิลิป เอส. ยู

10. ระบบอัตโนมัติสำหรับการตรวจจับความผิดปกติของแอตทริบิวต์ข้อมูล KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    นลิน อักการ์วาล, อเล็กซานเดอร์ สเตตนิคอฟ, เฉา หยวน

มากกว่า

11. การสืบหาผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์โดยใช้การตรวจจับความผิดปกติ KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    มิเชล มิลเลอร์, โรเบิร์ต ซีโซซ์

12. การตรวจหาความผิดปกติด้วยแผนผังการประมาณความหนาแน่น KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    ปาริกชิต ราม, อเล็กซานเดอร์ เกรย์

13. Binned Kernels สำหรับการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลหลายช่วงเวลาโดยใช้กระบวนการเกาส์เซียน KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    แมทธิว ฟาน อเดลส์เบิร์ก, คริสเตียน ชวานเตส

14. การตรวจจับความผิดปกติแบบทั้งมวลโดยใช้ข้อตกลงความร่วมมือ KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    ราชา คาเชฟ

15. ระบบตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์สำหรับอนุกรมเวลาตามมาตราส่วน KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    ไอรา โคเฮน, เมียร์ โทเลดาโน, โยนาธาน เบน ซิมฮอน, อินบัล ทาเดสกี้

16. PD-FDS: ซื้อระบบตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตออนไลน์ตามความหนาแน่น KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    ยองจุนกิ, จีวอนยุน

17. การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงการรักษาในหมู่ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ KDD 2017: การตรวจจับความผิดปกติในด้านการเงิน กระดาษ

    แดเนียล ลาซากา, ปรากาช สันธนา

การเงิน NLP

1. ที่ปรึกษาการปฏิบัติตามข้อกำหนดเชิงลึกสำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   หงเล่ย กัว, ปัง อัน, จี้ลี่ กัว, จงซู

2. "The Squawk Bot": การเรียนรู้ร่วมกันเกี่ยวกับอนุกรมเวลาและรูปแบบข้อมูลข้อความสำหรับการกรองข้อมูลทางการเงินอัตโนมัติ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซวน-ฮองดัง, ไซเอ็ด ยูซาฟ ชาห์, เปโตรส เซอร์ฟอส

3. โมเดลแบบครบวงจรสำหรับการจำแนก การตรวจจับ และการสรุปเหตุการณ์ทางการเงิน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ฉวนจือ ลี, ฉง จาง

4. F-HMTC: การตรวจจับเหตุการณ์ทางการเงินเพื่อการตัดสินใจลงทุนโดยอิงตามการจัดประเภทข้อความหลายป้ายแบบลำดับชั้นของระบบประสาท IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซิน เหลียง, ต้าเว่ย เฉิง, ฟางโจว หยาง, อี้เฟิง หลัว, เว่ยหนิง เฉียน, อ้าวหยิง โจว

5. การทำนายความเสี่ยงทางการเงินด้วยเครือข่ายถามตอบแบบหลายรอบ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เจิ้นเย่, หยูฉิน, เว่ยซู

6. FinBERT: โมเดลการนำเสนอภาษาทางการเงินที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการขุดข้อความทางการเงิน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   จ้วง หลิว, เดเกน ฮวง, ไคหยู ฮวง, จวง ลี่, จุน จ้าว

7. การโคลนนิ่งพฤติกรรมสองขั้นตอนสำหรับระบบการสนทนาด้วยคำพูดในการทวงถามหนี้ IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   Zihao Wang, Jia Liu, Hengbin Cui, Chunxiang Jin, Minghui Yang, Yafang Wang, เสี่ยวหลง ลี่, เหรินซิน เหมา

บล็อกเชน

1. BitcoinHeist: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทอพอโลยีสำหรับการทำนายแรนซัมแวร์บน Bitcoin Blockchain IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   Cuneyt G. Akcora, Yitao Li, Yulia R. Gel, มูรัต กันตาร์ซิโอกลู

2. SEBF: โมเดลส่วนขยายแบบ Single-Chain ของ Blockchain สำหรับ Fintech IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   อี้มู่ จี, เว่ยเหิง กู่, เฟย เฉิน, เสี่ยวหยิง เซียว, จิง ซุน, ซางตง หลิว, จิงเหอ, หยุนเหยา หลี่, ไคเซียง จาง, เฟิน เหมย, เฟย หวู่

3. Infochain: Oracle ที่กระจายอำนาจ ไร้ความน่าเชื่อถือ และโปร่งใสบน Blockchain IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   นามาน โกเอล, ไซริล ฟาน ชเรเวน, อาริส ฟิลอส-รัตซิกาส, บอย ฟาลติงส์

ผู้ดูแลสภาพคล่อง

1. การจัดการตลาด: กรอบการเรียนรู้ฝ่ายตรงข้ามเพื่อการตรวจจับและการหลีกเลี่ยง IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ซินถง หวาง, ไมเคิล พี. เวลแมน

2. การสร้างตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลผ่านการเรียนรู้แบบไม่มีโมเดล IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   เยว่หยาง จง, ยีมาน เบิร์กสตรอม, เอมี วอร์ด

3. การสร้างตลาดที่แข็งแกร่งผ่านการเรียนรู้การเสริมกำลังฝ่ายตรงข้าม IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   โธมัส สปูนเนอร์, ราหุล ซาวานี

คนอื่น

1. จุดชนวน: เกม Minimax สู่การเรียนรู้ผลการรักษาส่วนบุคคลจากข้อมูลการสังเกตแบบเครือข่าย IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

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

2. การเรียนรู้ตามงานผ่านเครือข่ายการทำนายตามงานพร้อมการประยุกต์ใช้งานในด้านการเงิน IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ตี้ เฉิน, ยาต้า จู้, เสี่ยวตง ชุย, คาร์ลา พี. โกเมส

3. WATTNet: เรียนรู้การซื้อขาย FX ผ่านการเป็นตัวแทนลำดับชั้นเชิงพื้นที่-ชั่วคราวของอนุกรมเวลาที่มีหลายตัวแปรสูง IJCAI 2020: AI ใน FinTech กระดาษ

   ไมเคิล โปลี, จินเคียว ปาร์ค, อิลิจา อิลิเยฟสกี้

หนังสือ

1. เศรษฐมิติของตลาดการเงิน

   จอห์น วาย. แคมป์เบลล์, แอนดรูว์ ดับเบิลยู. โล, เอ. เครก แมคคินเลย์

2. ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องทางการเงิน

   มาร์กอส โลเปซ เด ปราโด

3. การตัดสินใจทางการเงินและตลาด: หลักสูตรการกำหนดราคาสินทรัพย์

   เจ. แคมป์เบลล์

กลุ่มสนทนา

对于AI+Finance方向感兴趣的童鞋，欢迎扫描下的的二维码学习交流：