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智能交易
人工智能可以改变服务贸易模式，特别是数字化服务。它可以提高生产力，特别是在依赖手动流程的服务业，使低技能工人能够更有效地利用更多高技能工人的最佳实践。例如，与不使用生成式人工智能的人相比，生成式人工智能可以将业务顾问的绩效提高多达 40%。低技能工人的生产力也有所提高（Dell'Acqua 等人，2023 年）。研究还表明，使用生成式人工智能可以使呼叫中心工作人员的生产力平均提高 14%，尤其是新手和低技能工人的生产力提高 34%（Brynjolfsson 等人，2023 年）。人工智能还可以促进创新服务的发展并增加对它们的需求。然而，尽管人工智能可以显著促进数字化服务贸易，但它也有助于减少对某些传统服务的需求。人工智能自动化还可以减少外包某些服务的必要性。
印度股票市场的算法交易和情感分析
摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
自动交易策略的强化学习框架
在自动股票交易中使用增强学习（RL）由于其潜力通过直接从市场数据中学习来优化交易策略而引起了重大兴趣。该领域的早期工作以传统机器学习技术的基础为基础，朝着能够与财务环境互动的更具动态的模型迈进。Mnih等人做出了开创性的贡献。（2015）带有深Q-Networks（DQN），它为RL代理打开了在具有较大州空间（例如金融市场）环境中处理复杂决策的大门。这一进步激发了研究人员将DQN和其他RL算法应用于股票市场，在该股市中，代理商必须学会在不确定的不确定条件下做出买卖，出售或执行决定。Moody和Saffell（2001）的研究首先证明了将RL应用于直接股票交易的可行性。他们的工作将交易任务视为一个顺序决策过程，为将来的基于RL的系统奠定了基础，以优化累积回报。后来，诸如近端政策优化（PPO）和深层确定性政策梯度（DDPG）等算法已越来越多地应用于金融市场。这些算法，由Schulman等人介绍。（2017）和Lillicrap等。（2016）分别提供了在具有连续行动空间的环境中提高稳定性和性能，这对于必须精确做出交易决策的金融市场至关重要。总而言之，关于使用加强学习的自动股票交易的文献已取得了长足的进步，尤其是随着深度学习和高级RL算法的出现。虽然基于RL的代理商展示了超过传统方法的潜力，与数据质量，风险管理，计算复杂性以及对实时市场状况的适应性相关的挑战仍然是积极研究的领域。
英国排放交易计划：二氧化碳咨询的非二线运输：分析附件
1 DESNZ分析基于DESNZ（2023），“临时英国温室气体进出国家统计数据2022”，https://www.gov.uk/government/statistics/statistics/provisional-provisiality-uk-uk-uk-greenhouse-greenhouse-greenhouse-gas-gas-gas-missions-missions-national-national-national-national-statistics-national-statistics-20222 2 2023: https://reports.view-emissions-trading-registry.service.gov.uk/ets-reports.html 3 See published list Hospital and Small Emitter list here: https://www.gov.uk/guidance/opt-out-of-the-uk-ets-if-your- installation-is-a-hospital-or-small-emitter ;请参阅此处的已发布的UltraMall发射器列表：https：//www.gov.uk/guidance/guidance/opt-uck-o------------------------------------------------------- your-installation-installation-installation-is-is-an-ultra-small-emitter 4 desnz，威尔士政府，威尔士政府，苏格兰政府，苏格兰政府，苏格兰政府和北部环境和北部的事务（北部地区）响应'，https://www.gov.uk/government/consultations/developing-the--uk-emissions-trading-scheme-uk-est
Informa 2024 年 10 个月交易更新
就拟议交易而言，Toro CombineCo, Inc. (“NewCo”) 向美国证券交易委员会 (“SEC”) 提交了一份 S-4 表格注册声明（文件编号 333-280529）（“注册声明”），其中包含 TechTarget, Inc. (“TechTarget”) 的代理声明，该声明也构成了 NewCo 的招股说明书（“代理声明/招股说明书”）。SEC 于 2024 年 10 月 25 日宣布注册声明生效，代理声明/招股说明书于 2024 年 10 月 25 日左右首次邮寄给 TechTarget 的股东。TechTarget 和 NewCo 还可能就拟议交易向 SEC 提交其他文件。本通讯不能替代任何代理声明、注册声明或招股说明书，或 TechTarget 或 NewCo（视情况而定）就拟议交易向 SEC 提交的任何其他文件。在作出任何投票或投资决定之前，TECHTARGET 投资者和证券持有人应仔细完整地阅读代理声明/招股说明书和 TECHTARGET 或 NEWCO 向美国证券交易委员会提交的或将要提交的任何其他相关文件，以及与拟议交易相关的这些文件的任何修订或补充（如有），因为这些文件包含或将包含与拟议交易和相关事项有关的重要信息。 TechTarget 投资者和证券持有人可通过美国证券交易委员会维护的网站 www.sec.gov 免费获取 2024 年 10 月 25 日提交的代理声明/招股说明书的副本，以及其他包含有关 TechTarget、NewCo 和拟议交易其他方（包括 Informa PLC（“Informa”））重要信息的文件。TechTarget 向美国证券交易委员会提交的文件副本可在 TechTarget 互联网网站 www.investor.techtarget.com 的“投资者关系”页面的“财务”标签下免费获取，或通过联系 TechTarget 投资者关系部 investor@techtarget.com 获取。招标参与者
越南2045年 - 在不断变化的世界中交易
The team benefitted from contributions by Anwar Aridi (Senior Economist), Alessandro Barattieri (Senior Economist), Prakhar Bhardwaj (Consultant), Arlan Brucal (Economist), Lucio Castro (Senior Economist), Ana Cusolito (Senior Economist), Karlygash Dairabayeva (Consultant), Quang Hong Doan (Senior Economist), Dung Viet Do (Senior Country Officer), Roberto Echandi (Senior Trade Specialist), Carmen Estrades (Consultant), Daisuke Fukuzawa (Economist), Jun Ge (Research Analyst), Devaki Ghose (Research Economist), Euijin Jung (Consultant), Kibum Kim (Private Sector Specialist), Christophe Lemiere (Lead Health Economist), Luis Aguilar Luna （顾问），Maryla Maliszewska（高级经济学家），Martin Molinuevo（高级私营部门专家），Silvia Muzi（高级经济学家），Nga Thi Nguyen（社会保护专家），以色列Osorio Osorio-Rodarte（经济学家），Robert Palacios（Robert Palacios），Robert Palacios（主要经济学家），Marcin Pine Pine Pinemane，Marcin pine kin pineyrua，pine pine kin kira kira pine kira kira kira skikiki，Skinkiki，Skinkiki，Skinkiki，Skinki， (Consultant), Alberto Portugal (Senior Economist), Tristan Reed (Economist), Chiara Rogate (Senior Energy Specialist), Zayra Romo (Lead Energy Specialist), Abla Safir (Senior Economist), Nah Yoon Shin (Consultant), Achim Vogt (Consultant), Daria Taglioni (Research Manager), Nguyet Thi Anh Tran (Education Specialist), Judy Yang （贫困专家）。我们感谢Anh Thi Quynh Le（外交官）和Ngan Hong Nguyen（高级外部事务官）的沟通支持。
使用分子建模方法探索碳水化合物构象和连接
机器学习的最新进展为算法交易开辟了新的可能性，从而在复杂的市场环境中优化了交易策略。本论文旨在通过开发机器学习模型来改善算法交易方法，以实现限制顺序书籍的现实模拟和学习最佳策略。由三篇论文组成，论文结合了理论见解与实际应用。第一篇论文介绍了使用经常性神经网络的限制顺序簿的动态探索的生成模型。该模型通过将每次限制订单簿的每个过渡的概率归结为订单类型，价格水平，订单大小和时间延迟的条件概率的产品，从而捕获了限制订单簿的完整动态。这些条件概率中的每一个都是通过复发性神经网络建模的。此外，本文引入了与订单执行相关的生成模型的几个评估指标。生成模型均经过由马尔可夫模型和纳斯达克斯德哥尔摩交换的真实数据进行的合成数据训练。第二篇论文提出了一种迭代性确定性政策方法，用于金融中随机控制问题，这使临时市场和永久性市场影响不大。该方法基于派生的策略梯度定理，并使用Mini Batch随机梯度下降进行优化。它都应用于OR-der执行和选项对冲，表明了几种目标和市场动态的表现始终如一。第三篇论文研究了具有基于参数的探索的策略梯度方法，其中在情节开始时采样单个确定性策略，并在整个情节中使用。显示了基于参数的和基于操作的外观之间的边际等效性，促进了以基于动作的指示的策略梯度方法的先前建立的收敛结果的适应。在温和的假设下呈现到一阶固定点的收敛速率，并且在引入的Fisher-Non-Non-depentore条件下建立了全球收敛，以基于参数 - 基于参数。