• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Proactive Management Strategies for Chaotic Financial Market Environments: A Review and Critical Analysis
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
13 ноября 2026 г.
НИУ ВШЭ и ИФТТ РАН заключили соглашение о создании совместной лаборатории
Церемония подписания соглашения о создании Лаборатории экспериментальных исследований и применений новых функциональных материалов состоялась 11 ноября в здании НИУ ВШЭ на Старой Басманной улице, где расположен факультет физики. Подписи под документом поставили ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов и врио директора Института физики твердого тела им. Ю.А. Осипьяна (ИФТТ) РАН Ирина Ибрагимова.
12 ноября 2026 г.
«Формулирование теорий - последний навык, в котором мы превосходим машины»
Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.
10 ноября 2026 г.
Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Proactive Management Strategies for Chaotic Financial Market Environments: A Review and Critical Analysis

SN Computer Science. 2026. Vol. 7. Article 847.
Musaev A., Makshanov A., Григорьев Д. А.
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: algorithmic tradingnon-stationarityDeep learningMachine learning (ML)Concept driftTime-series validation
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Новые методы статистического анализа больших данных с приложениями к анализу устойчивости финансовых рынков, ценообразования на рынках предметов искусства и производительности ключевых отраслей экономики в целях разработки и реализации эффективной экономической политики (2026)
Похожие публикации
Yolov5s-CA: an improved Yolov5 based on the attention mechanism for mummy berry disease detection
Obsie E. Y., Qu H., Zhang Y. и др., Agriculture (Switzerland) 2022
Добавлено: 22 октября 2026 г.
13th International Conference, AIST 2026, Astana, Kazakhstan, October 16–18, 2026, Proceedings. Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2026. Lecture Notes in Computer Science (LNCS, volume 16795)
Springer, 2026.
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Benchmarking exchangecorrelation functionals and van der Waals treatments for materials relevant to diamond-like carbon deposition
Карцев А. И., Васильев Д. А., Кущук Л. И. и др., Materials Today Communications 2026
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Machine Learning Models Integrating CYP2C19 Genotypes for Long-Term Risk Prediction and Personalized Antiplatelet Therapy Selection in Myocardial Infarction
Кирдеев А. В., Burkin K., Vorobev A. и др., Journal of Cardiovascular Pharmacology 2026 Vol. 88 No. 4 P. 280–289
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Modulation Recognition for Industrial Internet of Things Communication Signals Under Few-Shot Conditions Based on Attention Mechanism and Relation Network
Hualin M., Jie Z., Jerome Y. и др., Journal of Internet Technology 2026 Vol. 27 No. 3 P. 367–382
Добавлено: 3 июля 2026 г.
Optimizing Computational Infrastructure for Large Language Models in Bioinformatics: A Case Study
Бекназаров Н. С., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)Vol. 2891.: Springer, 2026. P. 3–16.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 Article 31
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Granular computing-based deep learning for text classification
Бехзадидуст Р., Mahan F., Izadkhah H., Information Sciences 2024 Vol. 652 Article 119746
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Learning to hear broken motors: Signature-guided data augmentation for induction motor diagnostics
Али С., Хижик А. И., Svirin S. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol. 170 Article 114137
The application of machine learning algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engine has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced machine learning techniques. In our study, we innovate by combining machine learning ...
Добавлено: 16 февраля 2026 г.
Early warning system for Russian stock market crises: TCN-LSTM-Attention model using imbalanced data and attention mechanism
Теплова Т. В., Файзулин М. С., Куркин А. В., Socio-Economic Planning Sciences 2025 No. 101 Article 102292
Добавлено: 2 августа 2025 г.
Analyzing and forecasting P/E ratios using investor sentiment in panel data regression and LSTM models
Dolaeva A., Beliaeva U., Dmitry Grigoriev и др., International Review of Economics and Finance 2025 Vol. 98 Article 103840
Добавлено: 11 июля 2025 г.
OCEAN-AI framework with EmoFormer cross-hemiface attention approach for personality traits assessment
Elena Ryumina, Markitantov M., Dmitry Ryumin и др., Expert Systems with Applications 2024 Vol. 239 P. 0
Добавлено: 6 марта 2025 г.
Gated Siamese Fusion Network based on multimodal deep and hand-crafted features for personality traits assessment
Elena Ryumina, Markitantov M., Dmitry Ryumin и др., Pattern Recognition Letters 2024 Vol. 185 P. 45–51
Добавлено: 6 марта 2025 г.
Does Diffusion Beat GAN in Image Super Resolution?
Denis Kuznedelev, Valerii Startsev, Daniil Shlenskii и др., , in: The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025.: ICLR, 2025. P. 1–30.
Добавлено: 10 февраля 2025 г.
3D convolutional neural networks for stalled brain capillary detection
Соловьёв Р. А., Габрушева Т., Калинин А., Computers in Biology and Medicine 2022 Vol. 141 P. 105–113
Добавлено: 15 января 2025 г.
Adaptive Algorithm for Selecting the Optimal Trading Strategy Based on Reinforcement Learning for Managing a Hedge Fund
Belyakov B., Сизых Д. С., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 189047–189063
В управлении хедж-фондами способность динамически выбирать оптимальные торговые стратегии имеет первостепенное значение для максимизации доходности и снижения риска. В этой статье представлен новаторский подход, который интегрирует обучение с подкреплением (RL), в частности алгоритм оптимизации проксимальной политики (PPO), в процесс выбора стратегии для управления хедж-фондами. Наша модель рассматривает разнообразный спектр стратегий, включая возврат к среднему и ...
Добавлено: 15 января 2025 г.
The LHCb ultra-fast simulation option, Lamarr design and validation
Деркач Д. А., Казеев Н. А., Мохненко С. Н. и др., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 P. 03040
Добавлено: 8 января 2025 г.
Calibrating for the Future: Enhancing Calorimeter Longevity with Deep Learning
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., Moscow University Physics Bulletin 2024 Vol. 79 No. Suppl. 2 P. S591–S597
In the realm of high-energy physics, the longevity of calorimeters is paramount. Our research introduces a deep learning strategy to refine the calibration process of calorimeters used in particle physics experiments. We develop a Wasserstein GAN inspired methodology that adeptly calibrates the misalignment in calorimeter data due to aging or other factors. Leveraging the Wasserstein ...
Добавлено: 7 ноября 2024 г.
On Approximation of Transition Densities in Calibration of 1-Dimensional Stochastic Models of Asset Prices
Меркин Л. А., Rezin R. M., Lobachevskii Journal of Mathematics 2022 No. 43 P. 429–442
Добавлено: 8 ноября 2022 г.
The system of predictive analysis of Bank investments using technologies of supercomputer simulation
Белов А. В., Kurmanova K., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1–6
Добавлено: 27 января 2021 г.
Scattering target identification based on radial basis function artificial neural networks in the presence of non-stationary noise
Шевгунов Т. Я., Efimov E., Kirdyashkin V., Periódico Tchê Química 2019 Vol. 16 No. 33 P. 573–588
Добавлено: 25 августа 2020 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору