Projektbeschreibung
Bayessche neuronale Netze für bessere Einsichten in Märkte
Die Komplexität von Finanzdaten ist in den letzten zwei Jahrzehnten explosionsartig angestiegen. Diese Tatsache stellt eine Herausforderung für die Entwicklung zweckmäßiger und effektiver Instrumente zur Datenanalyse dar. Die Ökonometrie beruht auf einfachen Wahrscheinlichkeitsmodellen zur Beschreibung wirtschaftlicher Phänomene. Zwar sind so Modelle möglich, die leicht interpretiert werden können und hervorragende Eigenschaften aufweisen, sie können jedoch nicht auf die Komplexität solcher modernen Daten hochskaliert werden und diese einbeziehen. Im Gegensatz dazu erwies sich das maschinelle Lernen als hochattraktiv, um eine breite Palette schwieriger, multidimensionaler Big-Data-Fragen anzugehen. Das EU-finanzierte Projekt BNNmetrics schlägt eine Klasse von Verfahren des maschinellen Lernens, die als bayessche neuronale Netze bezeichnet werden, als praktikables Instrument für die moderne Ökonometrieforschung vor. Dies wird zu erheblichen Verbesserungen bei Modellierungsverfahren, Analysen und Einsichten in die Komplexität realer Märkte führen.
Ziel
The complexity and volume of financial data in modern financial markets have been exponentially growing during the last decades. Machine learning (ML) methods such as Deep learning (DL) have been widely utilized for several classification and prediction problems, given their intrinsic flexibility, appropriateness for large multidimensional problems, and ability to discover and adapt to non-linear patterns. However, the enormous number of parameters, their difficult interpretation and inability do deal with uncertainties represent DL’s main shortcomings. On the other hand, classic econometrics methods, of limited variables, great interpretability and with excellent probabilistic properties, have failed to prove appropriate for the analysis of modern high-frequency data. The application in financial econometrics of a DL sub-class of algorithms known as Bayesian neural networks (BNNs) is expected to revolutionize the process of modeling, analyzing, and understanding trading behavior in real markets. BNNs’ attractive properties have the potential of bridging the gap between classic econometrics and ML. This research will show measurable improvements over the current state of the art, both from the financial econometrics and the ML sides, in three problems defined on high-frequency financial data: volatility modeling, stock mid-price movement prediction, and interdependence analysis between stock prices.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Sozialwissenschaften Wirtschaftswissenschaften Wirtschaftswissenschaft Ökonometrie
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz Computational Intelligence
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
8000 Aarhus C
Dänemark
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.