Цель настоящей работы  − продемонстрировать возможность применения преобразования Фурье для стабилизации работы алгоритма и повышения предиктивной способности модели, осуществляемых за счет более точной сегментации гомодинамических участков временного ряда

В работе на основе экстраградиентного метода и метода редукции диспперсии PAGE разработан новый алгоритм для практически важной задачи вариационных неравенств. Доказана линейная сходимость предложенного метода, а также экспериментально исследована его эффективность на реальных задачах.

Данная работа нацелена на изучение поведения седловых задач в условиях отсутствия точных градиентов. Введение понятия эффективной размерности позволяет теоретически обосновать и контролировать ошибки оценки градиентов, что приводит к более точным прогнозам сходимости, в том числе появляется возможность адаптации параметров метода под конкретные задачи, делая алгоритм более гибким и настраиваемым.

В этой работе предлагается метод нулевого порядка для решения задачи оптимизации с ограничениями.

Методы нулевого порядка для задач с ограничениями рассматривались ранее, были получены оценки $O(\frac{1}{\varepsilon^2})$ и $O(\frac{1}{\varepsilon^3})$ для выпуклых задач с ограничениями. Наш метод улучшает эти оценки, за счет применения методов сглаживания, а также техники батчирования, что позволяет нам разделить количество последовательных операций и создает возможность параллелизации.

В работе моделируется зависимость курса доллара к рублю от цен на нефть в период с 2016 по 2024 год, предлагаемая модель построена на основе комбинированного подхода с использованием копул и структурных сдвигов. Предложен рекуррентный алгоритм, позволяющий выявлять все структурные сдвиги, имеющиеся на рассматриваемой выборке. Алгоритм может работать в том числе на малых подвыборках (менее 35 значений в однородном периоде). Оценка копул производится независимо на каждом из однородных периодов.

Рассматривается задача прогнозирования временных рядов в рамках теоретико-игрового подхода с использованием экспертных стратегий. Этот подход активно развивается, но в основном внимание при этом уделяют оценкам регрета сверху. Настоящая работа предлагает оценку регрета снизу, совпадающую по порядку роста с оценкой регрета сверху, предложенной в работе [1] и показывает таким образом асимптотическую оптимальность предложенного алгоритма. 

Доклад затрагивает проблематику работы с ограниченной длиной временных рядов и шумностью данных, характерных для реальных бизнес-сред. Исследование ставит целью повысить качество поиска причинности за счет применения комбинации различных методов.

Первичные результаты показывают, что при определенных условиях можно добиться практически значимых результатов даже на выборках, состоящих из 12–50 точек, что существенно повышает универсальность методов.

Автоматические маркет-мейкеры с концентрированной ликвидностью в отличии от классических вариантов позволяют эффективнее управлять капиталом благодаря явному определению ценового диапазона при вложении активов. Однако, данная возможность на практике зачастую приводит к значительным непостоянным издержкам предоставителей. Целью настоящей работы является разработка и валидация модели оптимального распределения капитала между множеством позиций в одном пуле ликвидности.

В данной работе представлена модификация алгоритма Лонгстафф-Шварца для оценки цен американских опционов, позволяющая обучать модели offline и применять их к новым рыночным параметрам без повторного обучения. Данный подход позволяет снизить временные затраты в сравнении с классическим алгоритмом Лонгстафф-Шварца

In this paper we provide accelerated first-order methods for minimizing a wide class of functions generalizing the convex case, namely quasar functions with convex non-smooth inequality constraints. By bringing the qualities of fast convergence, robustness and use of Momentum of Adagrad into the Mirror Descent algorithm with the Polyak’s switching subgradient scheme.

В этой работе предлагается новый подход для оценки VaR с использованием LLM в качестве арбитра, который изучает исторические данные лог-приростов акций и их базовые статистики вроде скользящей волатильности с различным размером окна, недавние новости, оценки классических подходов, анализирует их, учитывая сильные и слабые стороны каждого из методов, и выдает финальное значение оценки риска.

Найден пример сетей, для которых консенсусная процедура эффективнее AllReduce в случае постоянного графа.

Целью данного проекта является создание многопоточной системы на языке Python, которая будет предоставлять интерфейс для разработчиков. Этот интерфейс позволит задавать различные логики и алгоритмы, благодаря которым математическая модель сможет предсказывать оптимальное распределение потоков в системе.

В распределенной оптимизации одной из ключевых проблем является высокая стоимость коммуникации между сервером и устройствами, что вынуждает разрабатывать новые, более эффективные операторы сжатия передаваемой информации. В работе исследуются подходы оценивания координат с точки зрения "важности", которые позволяют усовершенствовать классические методы компрессии. Особое внимание было уделено численным экспериментам, которые показывают превосходство над современными техниками.

Одним из популярных подходов к исследованию формальных языков является изучение связанных с ними алгебраических структур. Данное исследование посвящено относительно регулярным алгебрам изоморфных алгебре регулярных языков. В работе доказывается критерий наличия вычислимого изоморфизма между заданной относительно регулярной алгеброй и алгеброй регулярных языков, в случае если они изоморфны.

В данной работе рассматривается задача маршрутизации транспорта в городских коммунальных службах. Задача сформулирована как вариант CVRPTW и представлена в виде модели целочисленного линейного программирования. Описаны ограничения и целевая функция, предложен способ решения задачи и проведено тестирование на приближенном к реальности примере. Присутствуют ограничения на совместимость типов работ и техники, ограничения временных окон, уровня топлива, а также групповые работы.

Работа посвящена анализу взаимосвязи между хешрейтом и ценой биткоина, целью которого является выявление фундаментальных факторов стоимости и прогнозирование цены криптовалюты. С помощью модели VECM установлена долгосрочная коинтеграция (на уровене значимости <1%) и выявлено влияние лагов (1 и 16 месяцев), проводится сравнение с регрессионными моделями машинного обучения (RandomForest, XGBoost и др.) в точности и интерпретируемости прогнозов.

Одним из способов изучения дифференцирований над ассоциативными алгебрами является подход с выражением коэффициентов дифференцирования через характеры на подходящей категории. В работе строится категория для инверсных полугрупп, построенных на дизъюнктном объединении двух групп, на основе известных результатов о групповых алгебрах. Доказывается изоморфизм полугрупповой алгебры и прямой суммы двух групповых, а также основные утверждения о внутренних и квазивнутренних дифференцированиях.

В данной работе рассматриваются методы ценообразования американских опционов на биткоин при помощи метода Монте-Карло. В качестве моделей для исследования выбраны SABR и Heston. Исследованы методы снижения дисперсии для повышения качества рассчета. Представлены результаты калибровки моделей на реальном датасете, а также сравнительный анализ. Также представлен алгоритм дельта-хеджирования американских опционов и оценена его погрешность в модели Блэка-Шоулса.

В данной работе исследуются различные вариации автоматов со словарем и определяются классы языков, распознаваемых полученными моделями вычислений.

Разделяются классы языков, распознаваемых разными вариациями таких автоматов.

В данной работе рассматривается классическая задача стохастической оптимизации. В отличие от большинства предыдущих работ, здесь учитывается сложная марковская природа шума. Мы также принимаем во внимание  геометрию задачи в произвольной неевклидовой постановке и предлагаем ускоренный метод, основанный на технике зеркального спуска. Теоретический анализ проводится для гладких и выпуклых задач минимизации.