Ideale Versuchsplattform für KI-Finanzforschung
Als Open-Source-Framework bietet ContestTrade drei wichtige Arten von Mehrwert für die quantitative Finanzforschung.
Ausrichtung der Anwendungen der wissenschaftlichen Forschung
- Kollaborative Multi-Intelligenz-Überprüfung: Einstellbare Anzahl von Intelligenzen (2-20), um die Wirkung der Gruppenintelligenz zu testen.
- Simulation von MarktmechanismenUntersuchung des Preisfindungsprozesses unter verschiedenen Marktstrukturen durch Änderung der Wettbewerbsregeln
- Ein Experiment zur verhaltensorientierten FinanzwirtschaftInjection of cognitive bias parameters to observe the impact of irrational factors on AI decision-making
Typische Forschungsergebnisse
Unter Verwendung des Rahmens fand ein Universitätsteam heraus, dass bei der Konfiguration von sieben Intelligenzen mit komplementären Eigenschaften das kombinierte SHARP-Verhältnis 1,8 erreichen kann, was deutlich besser ist als ein einzelnes Modell. Der entsprechende Beitrag wurde in die KDD-Konferenz aufgenommen.
Bildungswert Erweiterung
Die klare Modulaufteilung des Systems (Datenschicht/Strategieschicht/Entscheidungsschicht) macht es zu einem lebendigen Lehrmittel für die Fintech-Ausbildung, und 15 Universitäten haben es bereits in den praktischen Teil der quantitativen Handelskurse integriert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelContestTrade: ein KI-Multi-Intelligenz-Handelsrahmen für ereignisgesteuertes InvestierenDie
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