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World File Search System投资决策
考虑用电形态相似度的多用户共享储能投资决策
摘要：由于可再生能源在电网中的大规模渗透，储能（ES）设备的利用（ES）设备促进可再生能源消耗并降低用户成本已逐渐成为发展趋势。彻底探索了ES在用户方面的经济利益，并建立了ES的全面好处模型。此外，还建立了共享ES容量配置的投资决策模型。基于每日负载概况的相似性，提出了一种基于高和低相似性的用户选择方法，以提高共享ES的收入。一个示例用于分析和比较用户在高和低负载概况相似性下共享的ES的收入。给出了投资决策的共享能力配置，以实现更大的共享经济利益，这与用户数量呈正相关。
人工智能在投资决策中的作用
我想借此机会感谢一些人在过去两年中给予我的支持，如果没有他们，完成这门 MBA 课程将更具挑战性。首先，我要向我的导师 David Mothersill 博士表示诚挚的谢意，感谢他对这篇论文的支持、建议和指导。其次，我要感谢本研究的所有参与者，尽管我们目前面临着全球挑战，但他们仍抽出时间分享他们的见解。我要感谢我的雇主微软及其管理团队在过去两年中为我提供的出色支持和灵活性。我还要感谢我的家人和女友 Amanda 的大力支持。她让我坚持下去，没有她，这项工作就不可能完成。最后，我要感谢我的朋友 Dan 和 Niall，你们的热情和精神支持是我完成 MBA 的关键。
人工智能在投资决策中的作用
在当今迅速发展的金融环境中，人工智能（AI）在投资决策中的重要性越来越多地得到认可。AI使金融机构能够以前所未有的速度分析大量数据集，发现人类分析师可能会忽略的见解。这种能力至关重要，因为在市场波动和技术进步的推动下，财务数据的数量和复杂性继续增长（Lópezde Prado，2018年）。此外，AI增强了预测分析，使机构可以更准确地预测市场趋势和资产绩效。机器学习算法可以识别历史数据中的模式，实时适应新信息并提高决策准确性（Feng等，2021）。这种适应性在以快速变化和不确定性为特征的市场中至关重要。
投资决策中的行为偏见
摘要本研究提供了对投资者行为及其与尼泊尔金融市场投资决策背景下的各种行为偏见的关键见解。使用结构化问卷从260个单独的投资者收集数据，并应用了层次回归分析来检验假设。该研究确定了影响投资决策的重大偏见，包括锚定偏见，过度自信和放牧。此外，还研究了金融素养作为调节因素的作用，揭示了其对减少这些偏见影响的重要影响。调查结果强调了尼泊尔新兴市场中独特的投资模式，与发达金融市场的既定规范形成鲜明对比。这些结果对于政策制定者，监管机构和股票市场当局来说是有价值的，可以解决投资者行为，增强金融教育并促进知情决策。关键字：投资者行为，行为偏见，金融素养，尼泊尔。
金融和投资决策中的人工智能
和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授 控制和金融。 他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。 作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。 特别感谢Dott.ssa。 Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授控制和金融。他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。特别感谢Dott.ssa。Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。
人工智能中的用户体验：对基于算法的投资决策的信任
建议引用：Szeli, Leon (2020)：人工智能中的用户体验：基于算法的投资决策中的信任，初级管理科学 (JUMS)，ISSN 2942-1861，初级管理科学等，Planegg，第 5 卷，Iss。1，第 1-18 页，https://doi.org/10.5282/jums/v5i1pp1-18
切换 AI – AI 如何帮助做出战术投资决策
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投资决策中的AI：概念框架和印度背景
由于AI集成到投资决策过程中，金融环境中的全新范式已经出现。本章探讨了AI如何对投资选择产生重大影响，尤其是在印度的背景下。从历史上看，宏观经济指标，历史数据分析和人类判断都被用来指导投资决策。ai是改变游戏规则的人，因为当前市场比以前更复杂。AI可以处理大量的财务数据，新闻和市场情绪，因为它结合了机器学习，NLP和数据分析等领域。数据分析，预测建模，情感分析和投资组合管理都是在投资行业中使用AI的所有领域。算法交易，机器人顾问平台，欺诈检测，信用评分和风险管理只是AI在印度的现实世界中的少数用途。这些计划提高了金融服务的可及性和贸易功效。过度使用AI的风险以及数据质量，偏见，模型解释性和法律障碍的问题，所有构成困难和道德问题。，必须将AI谨慎整合到印度投资现场，以解决这些问题，同时利用该技术与人类经验结合使用。