本报告提出一种基于强化学习（RL）代理的代理市场模拟框架，能够更真实地再现连续双向拍卖市场中的市场动态。通过与零智力代理系统及真实市场数据对比，验证该框架在模拟重尾分布、无自相关、波动聚类等市场统计特征方面表现优异。报告还设计了闪崩和信息驱动型交易者的外部冲击实验，展示RL代理的适应性及行为响应的现实合理性。持续训练的RL代理展现出对变化市场条件的更强适应能力和更符合真实市场价格冲击规律的价格生成机制 [page::0][page::4][page::5][page::9][page::10]。
本报告提出了基于大型语言模型（LLM）的多智能体框架，通过专家协作、多源验证和管理层讨论，显著提升金融市场异常检测的准确性与效率，减轻人工复核负担。以1980-2023年标普500指数数据为实证，展示该框架在异常点识别、数据验证及报告汇总的完整流程及其在实时金融市场监控中的应用潜力[page::0][page::1][page::2][page::3][page::16]。
本报告提出一种两步因果分析框架：第一步估计单元特定事件研究（ULES）以度量单位对事件的响应，第二步使用这些估计进行因果推断。该方法克服了传统回归的局限，能够揭示异质性和动态效应。实证上应用于荷兰托儿服务扩张对育儿惩罚的影响，发现托儿服务扩张对母亲劳动供给有复杂的正向影响，而传统方法则得出负向结论，证明两步法的有效性和灵活性 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::23][page::27][page::41]。
本报告探讨了离散时间量子游走在金融资产收益率分布建模中的潜力。与经典随机游走和几何布朗运动模型相比，量子游走模型通过干涉效应和参数调节，能灵活捕捉收益率分布的偏斜性和厚尾现象，弥补了经典模型无法模拟极端价格变动和非对称分布的不足。此外，引入退相干机制后，模型可实现从量子行为到经典布朗运动的平滑过渡，提升了金融数据拟合的广度和深度，为风险评估和市场动态分析提供新的方法论 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::9][page::11][page::14][page::15][page::17][page::18]。
本报告围绕区块链中的最大可提取价值（MEV）问题，详细剖析区块生产过程中交易排序操控对价值分配的影响，重点分析了其与经典的0-1背包问题的紧密联系。报告梳理以太坊从PoW向PoS转型和EIP-1559机制引入等多次变革，阐释蜜池内交易私有化、继而采用密封式差别价拍卖以缓解MEV现象的实践逻辑。最后，对背包式多单位拍卖的不同价格机制（DP、GSP、UP）进行了理论与实验对比，指出GSP拍卖在效率与收入之间的折中优势，为继续设计优化MEV防控机制提供方向[page::0][page::3][page::9][page::28][page::31].
本研究基于Wyckoff框架，重点分析了积累形态中的交易区间和二次测试阶段，揭示了流动性创造对市场动态的影响。通过应用卷积神经网络（CNN）处理空间数据和长短期记忆网络（LSTM）分析时间序列数据，构建了高效的金融市场模式识别模型。训练数据由关键波动点与噪声点共同构成，增强模型泛化能力。实验表明，深度学习模型在识别Wyckoff模式方面表现优异，验证了AI在金融交易策略中应用的前景 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::6][page::7]
本文提出了基于深度学习的交易模型DeepTraderX（DTX），通过多线程市场模拟验证了其在复杂异步市场环境中的表现。DTX使用14个来自Level-2限价订单簿的市场特征，结合LSTM架构学习映射市场数据至交易报价，实现对既有算法交易策略的超越。在超过4000次模拟交易测试中，DTX对阵四类经典交易策略（包括超人类交易策略）表现出统治力或匹配能力，仅在部分条件下表现波动。研究强调了简单深度学习模型在高复杂度交易环境中的适应性和潜力，并分析了未来实用部署的可能性及限制 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::10]
本报告利用人工智能中的LSTM神经网络模型，深入分析了美国公共财政变化与国际市场公共财政的关联关系，模型以2.79的均方误差（MSE）展现了较高预测准确性。通过对2011-2020年多个关键经济事件的溯源比对，验证了模型对国际金融市场反应的有效捕捉，凸显其在投资组合风险管理与政策制定中的应用潜力[page::0][page::3][page::4]。
本文研究动态自动做市商（AMM）中权重调整路径的最优设计问题，提出一种近似最优的非线性权重插值方法，有效降低重平衡成本，提升池子收益率。实证显示该方法在BTC-ETH-DAI池中相较线性插值可提升约25%的P&L，且具有面对交易手续费时的稳健性[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]。
本文提出了基于反射扩散过程的数学模型，系统研究了交易手续费和连续时间套利对G3Ms中流动性提供者（LP）财富增长率的影响。通过分析套利驱动的价格动态，揭示了G3Ms价格在手续费影响下的套利无套利区间和财富增长的显著结构性特征，并导出了LP财富的长期对数增长率的显式表达式。此外，报告展示了手续费设计对LP财富增长的重要调节作用，以及G3Ms在不同市场条件下优于常规投资策略的潜力，为DeFi中AMM的设计与投资提供了理论指导 [page::0][page::1][page::6][page::10][page::15][page::16][page::18][page::22][page::23]。
本文重新审视并微观基础化了Baaquie和Bouchaud（2004）提出的刚性弹性绳索模型，采用离散期限框架和心理时间概念，有效复制了1994-2023年间转发利率曲线（FRC）全相关结构，误差约1%，且仅需一个稳定参数。同时模型自然解释了Epps效应，即利率相关性的时间分辨率依赖性，确认市场感知时间为实时时间的强次线性函数，符合行为金融学中的双曲贴现理论 [page::0][page::2][page::5][page::11] 。
本报告针对健康经济模型软件（CHEMs）提出伦理考量框架，强调开发者应遵循社会可接受性、适用性和社会效益三大伦理目标，并提出透明（T）、可复用（R）和可更新（U）的六项具体评估标准，进而推动健康经济模型软件的开源发展和持续维护，从而减少伦理风险，提高模型质量与应用价值 [page::0][page::3][page::5][page::7][page::8]。
本报告基于印度国家家庭健康调查数据，采用倾向得分匹配和双重差分方法，实证评估了印度清洁能源政策——普拉丹·曼特里优质燃气计划（PMUY）对贫困家庭液化气（LPG）使用的因果影响。结果表明，PMUY使LPG使用率提高了2.1个百分点，伴随木柴使用的显著减少。区域间效果存在差异，北部、西部和南部地区提升明显，而东部和东北部欠佳。不同社会群体中，计划对预留种姓家庭效果最好，原住民家庭受益甚微。政策后续需关注用气持续性和地区及群体差异，强调定向补贴及收入支持。[page::1][page::21][page::28]
本报告重新评估Boehmer等人（2021）关于零售订单不平衡（ROI）预测未来股票收益的主要结论。研究发现，ROI在2016-2021年的预测能力显著减弱，尤其是在大盘股群体中，基于ROI的多空策略已不再盈利。同时，采用Lee and Ready（1991）提出的报价中点(QMP)方法对零售交易进行辨识后，2010-2015年的结果得到确认，但两种方法在2016-2021年产生的结果存差异。总体而言，BJZZ原始结论对样本时期及交易识别方法高度敏感，提示市场变化与方法选取对零售投资者信息价值评估的影响尤为重要[page::0][page::3][page::6][page::16].
本报告系统性分析了竞争性科研经费分配的可靠性、经济成本、知识论成本以及社会伦理成本，指出申请撰写与评审过程耗时巨大，且存在对高风险研究和年轻科学家不利的偏见。同时，探讨了替代评估和分配机制的潜力，呼吁数据公开、实证实验及多元指标使用以优化科研经费分配体系 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::10][page::17]。
本报告提出采用深度学习方法，针对小规模贷款组合的名称集中度风险量化问题，通过蒙特卡洛模拟与重要性抽样训练神经网络，涵盖了CreditRisk⁺及CreditMetrics模型。实证结果显示该方法相较现有解析方法在精度上显著提升，尤其适用于多边开发银行等特殊机构的小型集中组合，并能高效支持风险敏感性分析与压力测试[page::0][page::1][page::4][page::12][page::15][page::23][page::27]。
本报告基于扩展的Mundell-Fleming模型，采用新西-韦斯特（Newey-West）回归方法，实证分析了美国贷款利率、货币供应量（M2）、通胀率（CPI）和世界利率（WIR）对乌拉圭实际有效汇率（REER）的影响。研究发现USLR、M2和CPI的增长均导致REER贬值，而WIR影响不显著，验证了开放经济下汇率波动的理论预期。结果为乌拉圭政策制定者通过紧缩货币政策、控制通胀以及提升出口竞争力以稳定汇率提供了实证依据 [page::0][page::4][page::7]。
本报告提出秩依赖可预测前向性能过程（RDPFPPs），融合秩依赖效用与可预测前向性能框架，实现了对市场模型和概率扭曲函数的离散时间随机更新。关键贡献包括构建RDPFPPs的存在性理论，证明其归结为解一个广义积分方程，并首次通过沃尔泰拉积分方程理论提出解析该积分方程的新方法。针对完全单调逆边际函数（CMIM）提供闭式解和解的性质分析，拓展了现有PFPP研究，且在条件完备的Black-Scholes市场中展示数值例证，验证了RDPFPPs在非预期概率扭曲下的时间一致性和性能表现 [page::0][page::4][page::13][page::25][page::27][page::28]
本报告提出了一种灵活的分数阶随机波动率（FSV）模型，结合价格-波动率共跳跃和波动率短程依赖，针对加密货币市场的逆向期权及其幂次推广进行了定价与对冲分析。采用三种分数核和两类Lévy过程，基于比特币期权数据实证校准，验证了模型优于基准模型的拟合性能和效率，强调价格与波动率跳跃及粗糙波动率的重要性，为加密金融衍生品的风险管理提供理论支持与实证依据 [page::0][page::5][page::15][page::26][page::29]
本文研究在股票可能突发破产且破产时间服从指数分布的情形下，基于指数幂效用函数的Merton最优投资组合问题。通过耦合的Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程，获得了解析解，揭示了最优策略不允许借贷且股票配置比例不会超过经典Merton比例。尤其对非对数效用，最优权重表现非近视特性，反映了现实投资中破产风险的合理分配原则。报告还通过标的实际数据展示了不同破产概率下的最优配置差异，显著区别于传统模型[page::0][page::1][page::5][page::9][page::11][page::12]
