Sostenibilidad, precisión, equidad y explicabilidad (SAFE) en el aprendizaje automático en el trading cuantitativo
Autores: Dung, Phan Tien; Giudici, Paolo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Sostenibilidad, precisión, equidad y explicabilidad (SAFE) en el aprendizaje automático en el trading cuantitativo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje automático
Modelos de aprendizaje profundo
Dinámica del mercado financiero
Estrategias de trading algorítmico
Redes Neuronales Recurrentes
Redes LSTM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El documento investiga la aplicación de metodologías avanzadas de aprendizaje automático (ML), con un énfasis particular en modelos de aprendizaje profundo de última generación, para predecir la dinámica del mercado financiero y maximizar la rentabilidad a través de estrategias de trading algorítmico.
Descripción
El documento investiga la aplicación de metodologías avanzadas de aprendizaje automático (ML), con un énfasis particular en modelos de aprendizaje profundo de última generación, para predecir la dinámica del mercado financiero y maximizar la rentabilidad a través de estrategias de trading algorítmico.