17/09/2026Veri Anla Каржылык жасалма интеллект системалары көбүнчө бири-биринен өзүнчө көйгөйлөр үчүн иштелип чыгат: бир модель портфель бөлүштүрүүнү оптималдаштырат, башка модель жогорку жыштыктагы баа кыймылдарын божомолдойт, тил модели инвестиция боюнча суроолорго жооп берет, оюн теориясы атаандаш уюмдардын жүрүм-турумун изилдейт жана өзүнчө sentiment модели жаңылыктарды же компаниянын билдирүүлөрүн талдайт. Көбүрөөк көрүү
05/06/2026Veri Anla Финансы рынокторунда баа маалыматтары тынымсыз агып турат; ал эми жаңылыктар, социалдык тармактардын сигналдары, кулактандыруулар жана веб чалгындоосу тартипсиз аралыктар менен келет. Классикалык көп модалдык моделдер көбүнчө бул маалыматтарды бир убакыт алкагына кысып же белгиленген терезелердин ичине топтойт. Бирок 8 мүнөт мурун келген жаңылык менен 3 саат мурун келген жаңылыктын мааниси бирдей болбошу мүмкүн. Көбүрөөк көрүү
05/06/2026Veri Anla Криптовалюта рынокторундагы pump-and-dump манипуляциясы белгилүү бир токенди кыска убакытта жасалма кызыгуу менен көбөйтүп, андан кийин баа көтөрүлгөндө сатуу басымы аркылуу инвесторлорду чыгымга учуратууга негизделген рынокту кыянат пайдалануунун бир түрү. Көбүрөөк көрүү
05/06/2026Veri Anla Бул изилдөө LLM агенттерин крипто рынокторунда фактор табуу үчүн кантип колдонсо болорун изилдейт. Изилдөөчүлөр агентке кодду, маалымат бөлүнүшүн же баалоо эрежесин чексиз өзгөртүүгө уруксат берүүнүн ордуна, аны катуу протоколдун ичине жайгаштырат. Көбүрөөк көрүү
05/06/2026Veri Anla Бул изилдөө Bitcoin, Ethereum жана S&P 500 маалыматтарынын негизинде финансылык график сүрөттөрү рыноктук режимди классификациялоодо канчалык пайдалуу экенин системалуу түрдө талдайт. Изилдөөчү салттуу шам графиктерин, Gramian Angular Field, башкача айтканда GAF коддоолорун жана көп каналдуу GAF сүрөттөрүн салыштырат. Көбүрөөк көрүү
05/06/2026Veri Anla Бул жазуу финансылык убакыт катарларында, айрыкча кризис жана чектен чыккан тобокелдиктерди такыраак болжолдоону көздөгөн жасалма интеллект изилдөөсүнүн негизинде даярдалган. Каралган изилдөө Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting with Diffusion Copulas деген аталышта болуп, финансылык жасалма интеллект тармагындагы ICLR workshop эмгеги катары сунушталган. Көбүрөөк көрүү
04/06/2026Veri Anla Бул макала Биткойн рыногунда машиналык үйрөнүү менен өндүрүлгөн сааттык киреше божомолдору транзакциялык чыгымдар эске алынганда чындап эле экономикалык мааниге ээ болор-болбосун изилдеген академиялык эмгектен даярдалган. Каралып жаткан изилдөө Machine Learning-Based Bitcoin Trading Under Transaction Costs: Evidence From Walk-Forward Forecasting деп аталат жана arXivде алдын ала басып чыгаруу катары жарыяланган. Көбүрөөк көрүү
Бул сайтта кукилерге уруксат берүү тажрыйбаңызды жакшыртат. Куки саясаты
Бул кукилер веб-сайттын туура иштеши үчүн зарыл.
Бул кукилер коноктордун веб-сайт менен кантип иштешерин түшүнүүгө жардам берет.
Бул кукилер жекелештирилген жарнамаларды көрсөтүү үчүн колдонулат.
