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投资目标L＆G多策略增强商品的投资目标前农业和牲畜UCITS ETF（“基金”）是
AJ Bell包括AJ Bell Holdings Limited及其全资子公司。AJ Bell Management Limited和AJ Bell Securities Limited由金融行为管理局授权和监管。所有公司均在英格兰和威尔士注册，位于曼彻斯特M5 3EE的Salford Quays 4 Exchange Quay。aj贝尔以“原样”为基础购买晨星许可工具的提供，并且不能保证对许可工具的绩效或承担责任。在法律允许的最大范围内，AJ Bell不包括对许可工具的责任，包括对任何许可工具的性能的任何故障，中断，延迟或缺陷的责任，除非它是AJ Bell疏忽的直接结果。©2025晨星。保留所有权利。本文包含的信息，数据，分析和观点（“信息”）：（1）包括晨星和晨星的第三方许可人的专有信息； （2）不得复制或重新分配，除非特别授权；（3）不构成投资建议；（4）仅出于信息目的而提供；（4）； （5）不保证完整，准确或及时； （6）可以从在各个日期发布的基金数据中得出。晨星对与信息或使用相关的任何交易决策，损失或其他损失概不负责。在使用该信息之前，请验证所有信息，并且除非在专业财务顾问的建议下，不要做出任何投资决定。过去的表现不能保证未来的结果。投资获得的价值和收入可能会下降和上升。
综合预测与优化规范树在可再生能源交易中的应用
摘要 — 从数据中得出决策通常涉及一个包含两个部分的连续过程，即预测和优化。预测模型通过最小化代表特定任务成本（例如交易、调度）的损失函数来学习，而不考虑下游优化，这在实践中会造成性能瓶颈并掩盖数据对决策的影响。这项工作提出了一个单一的数据驱动模块，该模块利用优化组件的结构并直接学习以解释数据为条件的策略。为此，我们描述了一种算法，通过直接最小化特定任务的成本来训练决策树集合，并通过原始问题的加权样本平均近似来规定决策。然后，我们开发了一个通用框架来评估解释数据对规定性能的影响。为了说明所提出的建模方法的有效性，我们考虑了两个与可再生能源交易相关的案例研究。首先，我们研究日前市场的交易，并提出平衡最佳交易决策和预测准确性的策略。接下来，我们添加一个存储设备，并基于使用线性决策规则方法的可处理近似值共同优化日前报价和运营策略。实证结果表明，与标准随机优化框架下得出的解决方案相比，规范性能有所提高。此外，我们还提供了关于解释性数据如何影响优化性能以及这种影响在不同市场设计下如何演变的宝贵见解。
enarhft：高频交易的有效层次增强学习
高频交易（HFT）使用计算机算法在短时间（例如第二级）中做出交易决策，该决策被广泛用于加密货币（Crypto）市场（例如比特币）。钢筋学习（RL）在Financial Research中表明，在许多Quantative交易任务上表现出色。但是，大多数方法都集中在低频交易上，例如日级，由于两个挑战，不能直接应用于HFT。首先，用于HFT的RL涉及处理非常长的轨迹（例如每月240万步），这很难优化和评估。其次，加密货币的急剧价格波动和覆盖趋势变化使现有算法无法保持令人满意的性能。为了解决这些挑战，我们提出了一种用于Hig f Reding（Earnhft）的方法，这是一个新颖的HFT三阶段层次RL框架。在第一阶段，我们计算了一个基于动态编程的最佳动作值，以提高二级RL代理的绩效和训练效率。在第二阶段，我们为不同的市场趋势构建了不同的RL代理，以回报率为特色，其中数百个RL代理人接受了不同的回报率偏好训练，只有一小部分将根据其盈利能力选择到池中。在第三阶段，我们训练了一个分钟级别的路由器，该路由器动态从泳池中挑选第二级代理商，以在不同市场上取得稳定的性能。通过在高保真仿真交易环境中对加密市场的各种市场趋势进行广泛的实验，我们证明，在3个流行的财务标准中，Earnhft显着超过了6个最先进的基线，超过了亚军的盈利者30％。
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。
使用ML
摘要 - 在线金融新闻的多种来源会影响市场的变动和交易者的决策。这强调了对准确的情感分析的必要性，除了拥有适当的算法交易技术之外，还需要做出更好的知情交易决策。标准词典的情感方法已经证明了他们在协助财务决策方面的权力。但是，众所周知，它们遭受与上下文灵敏度和单词顺序相关的问题。大型语言模型（LLM）也可以在这种情况下使用，但它们不是特定于金融的，并且倾向于需要大量的计算资源。为了促进特定于财务的LLM框架，我们介绍了一种基于Llama 2 7b基础模型的新方法，以便从其生成性质和综合语言操纵中受益。这是通过在一小部分监督财务情感分析数据上微调Llama2 7b模型来实现的，以共同处理金融词汇和环境的复杂性，并进一步为其提供基于神经网络的决策机制。这样的生成器分类器计划（称为Finllama）不仅受过培训，不仅是为了对情感造成分类，而且还量化了其实力，从而为交易者提供了对金融新闻文章的细微洞察力。补充这一点，通过洛拉（Lora）进行参数有效的微调实现，优化了可训练的参数，从而最大程度地降低了计算和内存需求，而无需牺牲准确性。索引术语 - 大语言模型，财务，情感分析，算法交易，参数有效的微调仿真结果证明了拟议中的Finllama提供了增强投资组合管理决策和增加市场收益的框架的能力。这些结果基于Finllama建造高回报投资组合的能力，即使在动荡的时期和不可预测的市场事件中，也表现出增强的弹性。
股票经纪的人工智能：对策略和结果的系统评价
人工智能（AI）已成为股票经纪领域的一种变革力量，彻底改变了传统的交易策略并重塑了金融市场。这项系统的审查深入研究了股票经纪采用的各种AI驱动策略，并评估其结果，阐明了算法交易的不断发展的景观。该研究涵盖了各种AI模型的全面分析，包括机器学习算法，深度神经网络和自然语言处理技术，这些技术已被利用来分析市场数据，预测股票移动并优化交易决策。通过综合现有文献，该评论提供了对这些策略的有效性和局限性的见解，从而对它们对市场动态的影响有细微的理解。关键发现表明，股票经纪的AI应用程序展示了广泛的方法，从价格预测的预测建模到计量市场情感的情感分析。该评论还探讨了在算法交易中增强学习的整合，从而强调了AI系统在响应动态市场条件时的适应性。此外，根据风险管理，盈利能力和整体市场效率评估了AI驱动策略的结果。评论确定了趋势表明效率提高和人类偏见的降低，但也承认与模型可解释性，道德考虑以及算法驱动市场波动的潜力相关的挑战。这项系统的审查有助于对AI在股票经纪中的作用的不断发展的论述，从而对策略和结果进行整体研究。随着金融市场继续采用技术进步，了解AI应用的细微差别对于市场参与者，监管机构和研究人员而言至关重要。这项研究是寻求在人工智能和股票经纪景观之间进行复杂相互作用的利益相关者的宝贵资源。
年度监管报告产品| Droit Tech
Droit的交易报告产品是使用其专利熟练平台构建的，为金融机构提供了强大的工具，可用于关键的贸易和交易报告流。其有效的基础架构使客户能够快速准确的决策，以促进实时遵守全球交易报告义务。该平台可以根据完全数字化和自动化的全球法规，市场微观结构和内部政策来评估数千个每秒的交易决策，以消除复杂性，分裂和运营效率低下。Droit的熟练平台由三个元素组成：决策引擎，逻辑查看器和注释者。共同支持共识驱动的监管决策，消除了前台人员单独消化和解释法律的需求。平台的应用程序编程接口（API）可以同时评估24个全球交易透明度和报告制度的报告义务的资格。，在一个或多个制度的贸易中，该平台返回义务的确切细节，例如报告方，时间范围，批准的报告场地，替换的合规性可用性及其他。这种独特的能力将复杂的监管要求编码为智能，可行的决策，使用户能够以完全可追溯且可审计的方式对其报告义务有效响应。使用DROIT的客户可以大大减少随着时间的推移观察到的异常数量，并将重点补救工作集中在来源。使用Adept的公司具有完整的透明度功能，并为在视觉工作流程图中报告义务的决策过程提供了额外的好处，该义务说明了评估的规则和相应的决策。DROIT的交易报告产品可帮助公司的报告架构变得更加健壮，以构建由范围内义务所告知的报告，以确保客户拥有填充的正确字段和价值，并准备在外部发送。
财务公司的见解，房屋AI报告的监管机构
12月17日，由24个民主党和共和党成员组成的两党特遣队发出了一份报告，该报告有关在各个部门使用人工智能的使用。本报告介绍的一个领域之一是金融业，工作队对此提出了一些关键的发现和建议。随着AI继续重新定义金融行业，它正在重塑金融产品和服务的开发，交付和规范。但是，意识到AI的全部承诺需要一种细微的方法，以平衡创新与需要强大的消费者保护和监管监督的需要。金融部门对AI并不陌生。众议院报告提到，金融公司数十年来一直在使用与AI相关的技术，这是一个例子，例如1982年，数学家和发明家詹姆斯·西蒙斯（James Simons）如何建立了“探索算法交易的定量对冲基金”。最终，金融机构开始依靠算法，这些算法可能会迅速做出交易决策，而无需人工干预。”AI的最新进展，包括生成AI，只提高了技术的采用速度。一般而言，AI已被监管机构，金融公司和坏行为者在金融部门雇用。监管机构长期以来一直依靠AI来协助反洗钱和银行保密法。美国财政部恐怖主义和金融情报办公室使用人工智能来对抗恐怖主义的融资并执行制裁制度。工作队强调需要了解监管机构可以在多大程度上跟上私营部门的人工智能技术的步伐。他们还建议提高AI的开发和部署方式。工作队进一步指出，出于避免有偏见或歧视性结果的目的，必须训练大型语言模型的数据是“代表性和高质量的”。有效地使用AI在金融服务中取决于高质量，安全数据。AI系统中使用的数据的完整性至关重要，因为错误或偏见可能导致决策，监管风险或消费者危害。监管机构已开始利用AI来监控合规性和检测违规模式，但是这种做法尚未广泛。较小的金融机构由于资源限制以及将这些工具整合到现有系统中的复杂性而面临的AI技术面临重大挑战，可能会加剧竞争性差异。AI还可以用于在服务不足的社区和其他人不容易进入银行或市场的地区的竞争环境中升级。这些功能对扩大对金融产品的访问有重大影响。
硕士论文：AI对算法交易策略的影响-IJRPR
人工智能（AI）彻底改变了众多行业，其影响力特别深刻的一个领域是算法交易。算法交易，也称为算法交易或自动交易，涉及使用计算机算法以高速和频率执行交易，通常以最少的人为干预。随着AI技术的出现，例如机器学习和自然语言处理，算法交易策略已经变得越来越复杂，为整个贸易商，投资者和金融市场提供了新的机遇和挑战。本文探讨了AI对算法交易策略的影响，旨在对AI技术如何重塑金融市场的格局提供全面的了解。通过研究AI在金融方面的演变及其在算法交易中的应用，本研究试图阐明与将AI集成到交易系统相关的优势，风险和影响。将AI集成到算法交易策略中，导致了一些显着的发展。首先，与传统统计模型相比，AI算法表现出了优越的预测能力，使交易者能够以更高的准确性和效率来识别有利可图的交易机会。机器学习技术尤其使交易者有能力分析大量财务数据，检测复杂模式并实时做出数据驱动的决策。其次，AI驱动的交易系统具有适应和学习市场动态的能力，使它们能够随着时间的推移而发展和优化其策略。通过加强学习和其他自适应算法，交易模型可以根据市场条件的反馈来连续地完善其方法，从而增强其在波动环境中的性能和韧性。此外，AI还促进了交易流程的自动化，使交易者能够以先前无法实现的速度和频率执行交易。通过利用AI驱动算法，交易者可以以最小的延迟执行交易，利用短暂的市场机会，并减轻人类情绪对交易决策的影响。但是，尽管AI在算法交易中提供了许多好处，但其广泛采用也带来了重要的考虑和挑战。一个问题是AI算法的潜力可以扩大市场波动并导致系统性风险，尤其是在多个AI驱动的交易系统以复杂方式相互作用的情况下。此外，围绕AI驱动的交易模型的透明度，问责制和解释性的担忧，因为他们的决策过程可能被认为是不透明且难以理解的。