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战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
美国与气候相关的金融稳定风险：方法和应用
尽管美国国库市场仍然是世界上最深，最液体的证券市场，但近年来，几次市场功能障碍使该市场的韧性成为了重点。在国库市场中采用全能的交易可能是增强市场弹性的途径。从概念上讲，全能的交易将使任何市场参与者都可以直接与任何其他市场参与者进行交易。当可能测试传统中介机构的能力时，这可能会有所帮助。在本文中，我们讨论了全体交易对财政市场的意义，它可能带来的收益以及从其他市场的经验中学到的东西。我们还审查了在财政市场中运行的几种交易协议，以扩大交易伙伴的领域，并讨论更广泛使用此类协议或采用新的全能协议的挑战。关键词：国库市场，市场结构，全能
11。使用RL.Docx
这项研究的结果包括一个灵活的基于RL的交易指标，具有更好的风险管理的更高回报的交易策略，以及与传统方法的彻底比较。这项研究表明，如何有效地应用高级机器学习来增强金融市场的交易。与传统的技术分析相比，该分析的重点是交易活动的统计趋势，RL提供了一种经验驱动的方法，可以适应不断发展的市场状况。基于RL的交易指标利用Q-Learning（一种无模型的增强算法学习算法）来学习最佳的动作选择策略。通过Q值的迭代更新，代理可以通过在任何给定状态下以最高的Q值选择该操作来得出最佳策略。
探索算法交易中的IBM Algo基本面
现在，IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友，可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球，可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点：
dala energi-通过改进的业务模型以下账面价值交易
Redeye上周在Dala Energi的第四季度报告后更新了其估计值和公允价值范围。该报告没有任何真正的惊喜，除了在H1 2025年后期披露了自愿股份赎回中的拟议价格，并提议股息增加100％ - 我们认为是正面的。我们还认为，新的合资企业（Denevis）应该为想要加入该平台的新公司提供一个有吸引力的价值主张，这应该比以前为Dala Energi（通过JV）提供更多的吸引人的增长机会。
交易参考：25/045日期：03/03/2025主题：更新...
1。LME要求成员完成此操作，以证明已根据其交易代码部署的算法（包括由其DEA客户部署的算法）进行了测试，以避免在部署或在部署之前创建不当交易条件或对交易算法或交易策略进行实质性更新，以解释用于该测试的手段。
iffs和商品交易：使用集团的企业申请来识别能源交易者金融行为中风险的机会
本工作论文构成了OECD发展援助委员会的子公司，是反腐败任务团队（ACTT）的主持下的多年工作计划“非法金融流量和石油商品交易”的一部分。工作论文描述了作者的初步结果或正在进行的研究，并发表了有关经合组织在其中工作的广泛问题的讨论。本工作文件不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。表达的意见和所采用的论点是作者的观点。工作文件应用了团队作为ERC Advanced G Rant的一部分开发的比较法医方法：公司套利和CPL地图：全球经济中控制的隐藏结构（Corplink）。授予号。69494。我们要感谢凯瑟琳·安德森（Catherine Anderson），面团波特（Dough Porter），丽贝卡·恩格布森（Rebecca Engebretsen），迈克尔·沃茨（Michael Watts），菲尔·库尔伯特（Phil Culbert），奥利娜·艾萨瓦（Olena Isaeva），他们对商品贸易和IFF的复杂世界的专家洞察力以及他们对早期出版草案的建议和评论。
交易行为报告2月16日至22日
7.3。图11显示了国家实时调度（RTD）的边际价格与模拟边际价格之间的差异，其中实时风和需求与预测（PRSS 4）预测的前1小时相匹配。这一数字何时预测不准确造成最终价格差异。当差异为正时，这意味着提前1小时的预测不准确会导致现货价格高于预期 - 通常需求不受预测和/或风的预测。当差异为负时，相反。由于需求和风向预测的性质，前面的1小时和RTD风和需求预测很少是相同的。交易期间异常大的交易期间表明预测不准确对交易期的最终价格产生了很大的影响。