Machine Learning Based Return Prediction for Digital Financial Portfolios
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous growth of the national economy and the expansion of market demand, traditional inance has gradually turned to digital transformation, and the emergence of digital inance has brought new breakthroughs to the economy.With the continuous development of the times, in order to meet the needs of the market, digital inance and commercial investment are constantly integrated.Therefore, this paper selects the returns and risks of digital inancial investment as the research topic, and predicts the investment returns of the ive major online banks by analyzing the digital inancial portfolio investment return prediction system.The machine learning algorithm is introduced to optimize the digital inancial portfolio investment return prediction system.The investment return rate is predicted by the optimized digital inancial portfolio investment return prediction system, and then compared with the actual investment return rate.The experimental results show that the predicted value of the traditional digital inancial portfolio investment return prediction system for the online bank inancial management return rate differs from the actual return rate by 1%-2%, while the predicted value range of the digital inancial portfolio investment return prediction system for the online bank inancial management return rate is the same as the luctuation range of the actual return rate.From the experimental data, it can be seen that the digital inancial portfolio investment return prediction system based on machine learning can effectively improve the prediction ability of the digital inancial portfolio investment return prediction system, making the predicted value closer to the actual value and increasing the reliability of the prediction.This paper provides reference value for the optimization and improvement of the digital inancial portfolio investment return prediction system and contributes to the development of digital inance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».