Construction of AI Investments platform based on artificial intelligence algorithms for advanced investment strategies. (Q77724): Difference between revisions

From EU Knowledge Graph
Jump to navigation Jump to search
(‎Removed claim: co-financing rate (P837): 62.43 percentage)
Property / co-financing rate
62.43 percent
Amount62.43 percent
Unitpercent
 
Property / co-financing rate: 62.43 percent / rank
Normal rank
 

Revision as of 14:47, 19 October 2022

Project Q77724 in Poland
Language Label Description Also known as
English
Construction of AI Investments platform based on artificial intelligence algorithms for advanced investment strategies.
Project Q77724 in Poland

    Statements

    0 references
    2,439,732.37 zloty
    0 references
    585,535.77 Euro
    13 January 2020
    0 references
    3,908,124.38 zloty
    0 references
    937,949.85 Euro
    13 January 2020
    0 references
    1 August 2018
    0 references
    31 August 2020
    0 references
    AI INVESTMENTS SP. Z O.O.
    0 references
    0 references
    51°57'29.2"N, 20°8'41.6"E
    0 references
    Celem projektu jest stworzenie prototypu zaawansowanego narzędzia do optymalizacji portfela inwestycyjnego przy użyciu najbardziej innowacyjnych rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dostępnych na rynku. Rezultatem projektu będzie platforma wspomagająca fundusze inwestycyjne przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Platforma będzie wykorzystywała do swoich obliczeń indywidualne strategie tradingowe inwestorów instytucjonalnych, tworząc za każdym razem unikalną wartość dla klienta. W pracach nad platformą będziemy korzystać także z najnowszych odkryć światowej nauki w obszarze sztucznej inteligencji (AI), w szczególności najnowszych modeli sieci neuronowych oraz algorytmów reinforcement learning. Cechami wyróżniającymi platformę będą: - generyczność/uniwersalność – możliwość aplikacji zróżnicowanych zestawów sieci neuronowych dla różnych strategii inwestycyjnych, - zdolność samouczenia - możliwość adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych dzięki wykorzystaniu reinforcement learning, - wysoka precyzja - zwiększenie efektywności modeli sieci neuronowych poprzez implementację najnowszych algorytmów uczenia maszynowego (ML) do analizy szeregów czasowych, - możliwość dywersyfikacji działalności i ryzyka – możliwość inwestowania w ponad 200 instrumentów, - bezawaryjność i skalowalność. W ramach projektu zrealizowane zostaną następujące prace B+R: - zaprojektowanie i stworzenie wydajnego środowiska badawczego, - opracowanie metod transformacji danych oraz zbioru danych wejściowych dla sieci neuronowych, - opracowanie modeli sieci neuronowych oraz algorytmów zarządzania ekspozycją i portfelami z wykorzystaniem najnowszych osiągnięć AI oraz ML, - stworzenie w pełni funkcjonalnego prototypu platformy i testy w warunkach zbliżonych do rzeczywist (Polish)
    0 references
    The aim of the project is to create a prototype advanced tool for optimising the investment portfolio using the most innovative artificial intelligence and machine learning solutions available on the market. The project will result in a platform to assist investment funds in making investment decisions. The platform will use individual trading strategies of institutional investors for its calculations, creating a unique value for the client each time. In developing the platform, we will also benefit from the latest discoveries of world science in the field of artificial intelligence (AI), in particular the latest models of neural networks and reinforcement learning algorithms. The distinguishing features of the platform will be: — generic/universality – the ability to apply differentiated neural network sets for different investment strategies, – self-learning – the ability to adapt to changing market conditions by using reinforcement learning, – high precision – increasing the efficiency of neural network models by implementing the latest machine learning algorithms (ML) for time series analysis, – the ability to diversify activities and risks – the ability to invest in more than 200 instruments, – flawlessness and scalability. The following R & D works will be carried out within the project: — design and create an efficient research environment, – development of methods of data transformation and input data for neural networks, – development of neuron network models and algorithms for exposure and portfolio management using the latest AI and ML achievements, – creation of a fully functional prototype of the platform and testing under similar realities (English)
    14 October 2020
    0 references
    L’objectif du projet est de créer un prototype d’outil avancé pour optimiser le portefeuille d’investissements en utilisant les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique les plus innovantes disponibles sur le marché. Le projet débouchera sur une plate-forme pour aider les fonds d’investissement à prendre des décisions en matière d’investissement. La plate-forme utilisera des stratégies de trading individuelles des investisseurs institutionnels pour ses calculs, créant ainsi une valeur unique pour le client à chaque fois. En développant la plateforme, nous bénéficierons également des dernières découvertes de la science mondiale dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), en particulier les derniers modèles de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’apprentissage de renforcement. Les caractéristiques distinctives de la plateforme seront les suivantes: — génériques/universitaires – la capacité d’appliquer divers ensembles de réseaux neuronaux pour différentes stratégies d’investissement, — la capacité d’auto-apprentissage — la capacité à s’adapter à l’évolution des conditions du marché grâce à l’apprentissage de renforcement, — une grande précision — accroître l’efficacité des modèles de réseau neuronal en mettant en œuvre les derniers algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour analyser les séries chronologiques, — possibilité de diversification des activités et des risques – la capacité d’investir dans plus de 200 instruments, — l’absence de défaut et l’évolutivité. Dans le cadre du projet, les travaux de R & D suivants seront réalisés: — conception et développement d’un environnement de recherche efficace, — développement de méthodes de transformation des données et d’un ensemble de données d’entrée pour les réseaux neuronaux, — développement de modèles de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’exposition et de gestion de portefeuille utilisant les dernières réalisations de l’IA et du ML, — création d’un prototype de plateforme entièrement fonctionnel et essais dans des conditions similaires à la réalité (French)
    30 November 2021
    0 references
    Ziel des Projekts ist es, ein fortschrittliches Prototyp-Tool zur Optimierung des Anlageportfolios unter Verwendung der innovativsten Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Das Projekt wird zu einer Plattform führen, um Investmentfonds bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Die Plattform wird individuelle Trading-Strategien institutioneller Anleger für ihre Berechnungen verwenden, wodurch jedes Mal ein einzigartiger Wert für den Kunden entsteht. Bei der Entwicklung der Plattform werden wir auch von den neuesten Entdeckungen der Weltwissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren, insbesondere von den neuesten Modellen von neuronalen Netzwerken und der Verstärkung von Lernalgorithmen. Die markanten Merkmale der Plattform sind: — Generika/Universität – Fähigkeit zur Anwendung unterschiedlicher neuronaler Netzwerke für verschiedene Anlagestrategien – Selbstlernfähigkeit – Fähigkeit zur Anpassung an veränderte Marktbedingungen durch verstärktes Lernen, – hohe Präzision – Steigerung der Effizienz neuronaler Netzwerkmodelle durch Implementierung der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Zeitreihen – Möglichkeit der Diversifizierung von Aktivitäten und Risiken – die Fähigkeit, in mehr als 200 Instrumente zu investieren, – Fehlerlosigkeit und Skalierbarkeit. Im Rahmen des Projekts werden folgende FuE-Arbeiten durchgeführt: — Konzeption und Entwicklung eines effizienten Forschungsumfelds, – Entwicklung von Datentransformationsmethoden und einer Reihe von Eingabedaten für neuronale Netzwerke, – Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen und Expositions- und Portfoliomanagementalgorithmen mit den neuesten KI- und ML-Ergebnissen – Erstellung eines voll funktionsfähigen Plattformprototyps und Tests unter ähnlichen Bedingungen wie die Realität (German)
    7 December 2021
    0 references
    Het doel van het project is het creëren van een prototype geavanceerde tool om de beleggingsportefeuille te optimaliseren met behulp van de meest innovatieve kunstmatige intelligentie en machine learning oplossingen die beschikbaar zijn op de markt. Het project zal resulteren in een platform om beleggingsfondsen te helpen bij het nemen van investeringsbeslissingen. Het platform zal gebruik maken van individuele handelsstrategieën van institutionele beleggers voor zijn berekeningen, het creëren van unieke waarde voor de cliënt elke keer. Bij de ontwikkeling van het platform zullen we ook profiteren van de nieuwste ontdekkingen van de wereldwetenschap op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), met name de nieuwste modellen van neurale netwerken en het versterken van leeralgoritmen. De onderscheidende kenmerken van het platform zijn: — generieke/universitaire – het vermogen om diverse sets van neurale netwerken toe te passen voor verschillende investeringsstrategieën, — zelflerend vermogen — vermogen om zich aan te passen aan veranderende marktomstandigheden door het gebruik van versterkingsleren, — hoge precisie — verhogen de efficiëntie van neurale netwerkmodellen door de nieuwste algoritmen voor machine learning (ML) toe te passen om tijdreeksen te analyseren, — mogelijkheid van diversificatie van activiteiten en risico’s – het vermogen om te investeren in meer dan 200 instrumenten, — fouteloosheid en schaalbaarheid. In het kader van het project zullen de volgende O & O-werkzaamheden worden uitgevoerd: — ontwerp en ontwikkeling van een efficiënte onderzoeksomgeving, — ontwikkeling van methoden voor gegevenstransformatie en een reeks inputgegevens voor neurale netwerken, — ontwikkeling van neurale netwerkmodellen en algoritmen voor blootstelling en portefeuillebeheer met behulp van de nieuwste KI- en ML-resultaten, — creatie van een volledig functioneel platformprototype en tests in vergelijkbare omstandigheden als de realiteit (Dutch)
    16 December 2021
    0 references
    L'obiettivo del progetto è quello di creare un prototipo di strumento avanzato per ottimizzare il portafoglio di investimenti utilizzando le più innovative soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning disponibili sul mercato. Il progetto si tradurrà in una piattaforma per aiutare i fondi di investimento a prendere decisioni di investimento. La piattaforma utilizzerà le singole strategie di trading degli investitori istituzionali per i suoi calcoli, creando valore unico per il cliente ogni volta. Nello sviluppo della piattaforma, trarremo vantaggio anche dalle ultime scoperte della scienza mondiale nel campo dell'intelligenza artificiale (IA), in particolare gli ultimi modelli di reti neurali e il rafforzamento degli algoritmi di apprendimento. Le caratteristiche distintive della piattaforma saranno: — genericità/università – la capacità di applicare diversi insiemi di reti neurali per diverse strategie di investimento, — capacità di autoapprendimento — capacità di adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato attraverso l'uso dell'apprendimento di rinforzo, — alta precisione — aumentare l'efficienza dei modelli di rete neurale implementando gli ultimi algoritmi di machine learning (ML) per analizzare le serie temporali, — possibilità di diversificazione delle attività e rischi – la capacità di investire in più di 200 strumenti, — mancanza di errori e scalabilità. Nell'ambito del progetto saranno realizzati i seguenti lavori di R & S: — progettazione e sviluppo di un ambiente di ricerca efficiente, — sviluppo di metodi di trasformazione dei dati e di una serie di dati di input per le reti neurali, — sviluppo di modelli di rete neurale e algoritmi di gestione dell'esposizione e del portafoglio utilizzando i più recenti risultati in materia di IA e ML, — creazione di un prototipo di piattaforma completamente funzionale e test in condizioni simili alla realtà (Italian)
    15 January 2022
    0 references
    El objetivo del proyecto es crear un prototipo de herramienta avanzada para optimizar la cartera de inversiones utilizando las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático más innovadoras disponibles en el mercado. El proyecto dará como resultado una plataforma para ayudar a los fondos de inversión a tomar decisiones de inversión. La plataforma utilizará estrategias de negociación individuales de inversores institucionales para sus cálculos, creando un valor único para el cliente cada vez. En el desarrollo de la plataforma, también nos beneficiaremos de los últimos descubrimientos de la ciencia mundial en el campo de la inteligencia artificial (IA), en particular los últimos modelos de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje de refuerzo. Las características distintivas de la plataforma serán: — Genérico/Universidad – la capacidad de aplicar diversos conjuntos de redes neuronales a diferentes estrategias de inversión, — capacidad de autoaprendizaje — capacidad de adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado mediante el uso del aprendizaje reforzado, — alta precisión — aumentar la eficiencia de los modelos de red neuronal mediante la aplicación de los últimos algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar series temporales, — posibilidad de diversificación de actividades y riesgos – la capacidad de invertir en más de 200 instrumentos, — falta de precisión y escalabilidad. Como parte del proyecto, se llevarán a cabo las siguientes obras de I+D: — diseño y desarrollo de un entorno de investigación eficiente, — desarrollo de métodos de transformación de datos y un conjunto de datos de entrada para redes neuronales, — desarrollo de modelos de redes neuronales y algoritmos de gestión de la exposición y de carteras utilizando los últimos logros en IA y ML, — creación de un prototipo de plataforma totalmente funcional y pruebas en condiciones similares a la realidad (Spanish)
    19 January 2022
    0 references
    Projekti eesmärk on luua täiustatud prototüüp investeerimisportfelli optimeerimiseks, kasutades turul kättesaadavaid kõige uuenduslikumaid tehisintellekti ja masinõppe lahendusi. Projekti tulemuseks on platvorm, mis aitab investeerimisfondidel teha investeerimisotsuseid. Platvorm kasutab oma arvutustes institutsionaalsete investorite individuaalseid kauplemisstrateegiaid, luues kliendile iga kord ainulaadse väärtuse. Platvormi arendamisel saame kasu ka uusimatest maailma teaduse avastustest tehisintellekti valdkonnas, eelkõige närvivõrkude uusimatest mudelitest ja tugevdavate õppealgoritmide kasutamisest. Platvormi tunnusjooned on järgmised: âEUR geneeriline/universaalsus – võime rakendada diferentseeritud närvivõrgu komplektid erinevate investeerimisstrateegiate, âEUR iseõppimine âEUR võimet kohaneda muutuvate turutingimuste kasutades tugevdamine õppe, âEUR suure täpsusega âEUR tõhususe âEUR tõhusust neurovõrgu mudelid, rakendades uusimaid masinõppe algoritme (ML) aegridade analüüsi, âEUR võime mitmekesistada tegevusi ja riske – võime investeerida rohkem kui 200 instrumenti, veatus ja mastaapsus. Projekti raames viiakse läbi järgmised uurimis- ja arendustööd: projekteerida ja luua tõhus teaduskeskkond, arendada meetodeid andmete teisendamise ja sisendandmete närvivõrkudes, âEUR arendamine neuron võrgu mudelid ja algoritmid kokkupuute ja portfelli haldamise kasutades uusimaid AI ja ML saavutusi, âEUR luua täielikult toimiv prototüüp platvormi ja testimine sarnase reaalsused (Estonian)
    13 August 2022
    0 references
    Projekto tikslas – sukurti pažangią priemonę investicijų portfeliui optimizuoti naudojant novatoriškiausius rinkoje prieinamus dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi sprendimus. Įgyvendinant projektą bus sukurta platforma, skirta padėti investiciniams fondams priimti investicinius sprendimus. Platforma savo skaičiavimuose naudos individualias institucinių investuotojų prekybos strategijas, kiekvieną kartą sukurdama unikalią vertę klientui. Kuriant platformą, mes taip pat naudos iš naujausių atradimų pasaulio mokslo dirbtinio intelekto srityje, ypač naujausi modeliai neuroninių tinklų ir stiprinti mokymosi algoritmai. Skiriamieji platformos bruožai bus šie: â EUR generinis/universalumas – gebėjimas taikyti diferencijuotą neuroninio tinklo rinkinius skirtingoms investavimo strategijoms, ā EUR self-learning â EUR gebėjimas prisitaikyti prie besikeičiančių rinkos sąlygų naudojant armatūros mokymąsi, â EUR didelio tikslumo â EUR didinti neuroninio tinklo modelių efektyvumą įgyvendinant naujausius mašinų mokymosi algoritmus (ML) laiko eilučių analizei, â EUR gebėjimas įvairinti veiklą ir riziką – gebėjimas investuoti į daugiau nei 200 instrumentų, â EUR nepriekaištingumas ir mastelio. Projekto metu bus atliekami šie R & D darbai: â EUR dizainas ir sukurti veiksmingą mokslinių tyrimų aplinką, â EUR plėtros metodų duomenų transformacijos ir įvesties duomenų neuronų tinklų, â EUR plėtros neuronų tinklo modelių ir algoritmų poveikio ir portfelio valdymo naudojant naujausius AI ir ML pasiekimus, â EUR sukurti visiškai funkcinis prototipas platforma ir testavimas pagal panašias realybes (Lithuanian)
    13 August 2022
    0 references
    Cilj je projekta stvoriti prototip naprednog alata za optimizaciju portfelja ulaganja koristeći najinovativnija rješenja za umjetnu inteligenciju i strojno učenje dostupna na tržištu. Projekt će rezultirati platformom za pomoć investicijskim fondovima u donošenju odluka o ulaganjima. Platforma će koristiti pojedinačne strategije trgovanja institucionalnih investitora za svoje izračune, stvarajući jedinstvenu vrijednost za klijenta svaki put. U razvoju platforme imat ćemo koristi i od najnovijih otkrića svjetske znanosti u području umjetne inteligencije, posebno najnovijih modela neuronskih mreža i pojačanih algoritama za učenje. Razlikovne značajke platforme bit će: âEUR generički/univerzalnost – sposobnost primjene diferencirane neuronske mreže skupova za različite strategije ulaganja, â EUR self-learning â EUR sposobnost da se prilagodi promjenjivim tržišnim uvjetima pomoću pojačanog učenja, â EUR visoke preciznosti â EUR povećanje učinkovitosti neuronskih modela primjenom najnovijih algoritama strojnog učenja (ML) za analizu vremenskih serija, â EUR sposobnost za diversifikaciju aktivnosti i rizika – sposobnost ulaganja u više od 200 instrumenata, â EUR besprijekornost i skalabilnost. U okviru projekta provest će se sljedeći radovi na istraživanju i razvoju: âEUR dizajn i stvoriti učinkovito istraživačko okruženje, â EUR razvoj metoda transformacije podataka i ulaznih podataka za neuronske mreže, â EUR razvoj neuron mrežnih modela i algoritama za izloženost i upravljanje portfeljem pomoću najnovijih AI i ML postignuća, â EUR stvaranje potpuno funkcionalan prototip platforme i testiranje pod sličnim stvarnosti (Croatian)
    13 August 2022
    0 references
    Στόχος του έργου είναι η δημιουργία ενός πρωτότυπου προηγμένου εργαλείου για τη βελτιστοποίηση του επενδυτικού χαρτοφυλακίου με τη χρήση των πλέον καινοτόμων λύσεων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης που διατίθενται στην αγορά. Το έργο θα οδηγήσει σε μια πλατφόρμα που θα βοηθήσει τα επενδυτικά ταμεία να λαμβάνουν επενδυτικές αποφάσεις. Η πλατφόρμα θα χρησιμοποιεί μεμονωμένες στρατηγικές διαπραγμάτευσης των θεσμικών επενδυτών για τους υπολογισμούς της, δημιουργώντας μια μοναδική αξία για τον πελάτη κάθε φορά. Κατά την ανάπτυξη της πλατφόρμας, θα ωφεληθούμε επίσης από τις τελευταίες ανακαλύψεις της παγκόσμιας επιστήμης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ), ιδίως από τα τελευταία μοντέλα νευρωνικών δικτύων και αλγορίθμων μάθησης ενίσχυσης. Τα διακριτικά χαρακτηριστικά της πλατφόρμας θα είναι: â EUR general/universality – η δυνατότητα να εφαρμόσει διαφοροποιημένα νευρωνικά σύνολα δικτύου για διαφορετικές επενδυτικές στρατηγικές, â EUR αυτομάθηση â EUR την ικανότητα να προσαρμοστούν στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς με τη χρήση της μάθησης ενίσχυση, â EUR υψηλής ακρίβειας â EUR την αύξηση της απόδοσης των νευρωνικών μοντέλων δικτύου με την εφαρμογή των τελευταίων αλγορίθμων εκμάθησης μηχανής (ML) για ανάλυση χρονολογικών σειρών, â EUR η δυνατότητα να διαφοροποιήσουν τις δραστηριότητες και τους κινδύνους &ndash? η ικανότητα να επενδύσουν σε περισσότερα από 200 μέσα, â EUR αψεγάδιαστη και επεκτασιμότητα. Στο πλαίσιο του έργου θα εκτελεστούν οι ακόλουθες εργασίες R & D: â EUR σχεδιασμό και να δημιουργήσει ένα αποτελεσματικό περιβάλλον έρευνας, âEUR την ανάπτυξη των μεθόδων του μετασχηματισμού των δεδομένων και των δεδομένων εισόδου για νευρωνικά δίκτυα, â EUR ανάπτυξη των μοντέλων δικτύου νευρώνων και αλγορίθμων για την έκθεση και τη διαχείριση χαρτοφυλακίου χρησιμοποιώντας τα τελευταία επιτεύγματα AI και ML, â EUR δημιουργία ενός πλήρως λειτουργικό πρωτότυπο της πλατφόρμας και δοκιμές κάτω από παρόμοιες πραγματικότητες (Greek)
    13 August 2022
    0 references
    Cieľom projektu je vytvoriť prototyp pokročilého nástroja na optimalizáciu investičného portfólia pomocou najinovatívnejších riešení umelej inteligencie a strojového učenia dostupných na trhu. Výsledkom projektu bude platforma na pomoc investičným fondom pri prijímaní investičných rozhodnutí. Platforma bude pri svojich výpočtoch využívať individuálne obchodné stratégie inštitucionálnych investorov, čím vždy vytvorí jedinečnú hodnotu pre klienta. Pri vývoji platformy budeme mať prospech aj z najnovších objavov svetovej vedy v oblasti umelej inteligencie, najmä z najnovších modelov neurónových sietí a algoritmov posilnenia učenia. Rozlišovacie črty platformy budú: â EUR generické/univerzality – schopnosť uplatňovať diferencované neurónové siete sady pre rôzne investičné stratégie, â EUR self-learning â EUR schopnosť prispôsobiť sa meniacim sa trhovým podmienkam pomocou posilnenia učenia, â EUR vysoká presnosť â EUR zvýšenie efektívnosti neurónových sieťových modelov implementáciou najnovších algoritmov strojového učenia (ML) pre analýzu časových radov, â EUR schopnosť diverzifikovať činnosti a riziká – schopnosť investovať do viac ako 200 nástrojov, bezchybnosť a škálovateľnosť. V rámci projektu sa vykonajú tieto práce v oblasti výskumu a vývoja: navrhnúť a vytvoriť efektívne výskumné prostredie, â EUR rozvoj metód transformácie dát a vstupných dát pre neurónové siete, â EUR rozvoj neurónových sieťových modelov a algoritmov pre expozíciu a riadenie portfólia pomocou najnovších AI a ML úspechov, â EUR vytvorenie plne funkčného prototypu platformy a testovanie pod podobnou realitou (Slovak)
    13 August 2022
    0 references
    Hankkeen tavoitteena on luoda prototyyppi edistykselliselle välineelle sijoitussalkun optimoimiseksi markkinoiden innovatiivisimpien tekoäly- ja koneoppimisratkaisujen avulla. Hankkeen tuloksena on foorumi, joka auttaa sijoitusrahastoja tekemään sijoituspäätöksiä. Alusta käyttää yksittäisten yhteisösijoittajien kaupankäyntistrategioita laskelmissaan, mikä luo ainutlaatuisen arvon asiakkaalle joka kerta. Alustaa kehitettäessä hyödymme myös uusimmista löydöksistä maailman tieteestä tekoälyn alalla, erityisesti uusimmista neuroverkkomalleista ja vahvistusalgoritmeista. Alustan erityispiirteet ovat seuraavat: geneerinen/universality – kyky soveltaa eriytettyä hermoverkkoa eri investointistrategioihin, itseopiskelua â EUR kyky sopeutua muuttuviin markkinaolosuhteisiin käyttämällä vahvistusoppimista, korkean tarkkuuden lisääminen hermoverkkomallien tehokkuuden lisäämisellä toteuttamalla uusimmat koneoppimisen algoritmit (ML) aikasarja-analyysiin, kyky monipuolistaa toimintoja ja riskejä – kyky investoida yli 200 välineeseen, virheettömyyteen ja skaalautuvuuteen. Hankkeessa toteutetaan seuraavat tutkimus- ja kehitystyöt: âEUR suunnitella ja luoda tehokas tutkimusympäristö, kehittäminen menetelmiä datan muuntaminen ja syöttötiedot hermoverkkojen, kehittäminen neuron verkkomalleja ja algoritmeja altistumista ja salkun hallintaa käyttäen uusin AI ja ML saavutuksia, luominen täysin toimiva prototyyppi alustan ja testaus vastaavissa realiteeteissa (Finnish)
    13 August 2022
    0 references
    A projekt célja, hogy a piacon elérhető leginnovatívabb mesterséges intelligencia és gépi tanulási megoldások felhasználásával korszerű prototípust hozzon létre a befektetési portfólió optimalizálására. A projekt eredményeként létrejön egy olyan platform, amely segíti a befektetési alapokat a befektetési döntések meghozatalában. A platform az intézményi befektetők egyéni kereskedési stratégiáit fogja használni a számításaihoz, és minden alkalommal egyedi értéket teremt az ügyfél számára. A platform fejlesztése során hasznosítani fogjuk a mesterséges intelligencia (AI) területén a világtudomány legújabb felfedezéseit is, különösen a neurális hálózatok legújabb modelljeit és a tanulási algoritmusok megerősítését. A platform megkülönböztető jellemzői a következők lesznek: általános/egyetemi – az a képesség, hogy differenciált neurális hálózati készletek különböző befektetési stratégiák, â EUR öntanulás â EUR képes alkalmazkodni a változó piaci feltételek segítségével erősítés tanulás, âEUR nagy pontosságú âEUR növeli a hatékonyságát neurális hálózati modellek végrehajtása révén a legújabb gépi tanulási algoritmusok (ML) idősor-elemzés, âEUR képes diverzifikálni tevékenységek és kockázatok – az a képesség, hogy több mint 200 eszközbe fektessenek be, hibátlanság és méretezhetőség. A projekt keretében a következő R & D munkákat fogják elvégezni: hatékony kutatási környezet kialakítása és létrehozása, a neurális hálózatok adatátalakítási és bemeneti adatainak fejlesztése, neuron hálózati modellek és algoritmusok kifejlesztése az expozícióhoz és a portfóliókezeléshez a legújabb MI- és ML-eredmények felhasználásával, a platform teljesen működőképes prototípusának létrehozása és tesztelése hasonló körülmények között (Hungarian)
    13 August 2022
    0 references
    Cílem projektu je vytvořit prototyp pokročilý nástroj pro optimalizaci investičního portfolia s využitím nejinovativnějších řešení umělé inteligence a strojového učení dostupných na trhu. Výsledkem projektu bude platforma, která investičním fondům pomůže při rozhodování o investicích. Platforma bude pro své výpočty využívat individuální obchodní strategie institucionálních investorů, čímž pro klienta vytvoří jedinečnou hodnotu pokaždé. Při vývoji platformy budeme těžit také z nejnovějších objevů světové vědy v oblasti umělé inteligence, zejména z nejnovějších modelů neuronových sítí a posílení algoritmů učení. Charakteristické rysy platformy budou: â EUR generická/univerzalita – schopnost uplatňovat diferencované sady neuronových sítí pro různé investiční strategie, â EUR self-learning â EUR schopnost přizpůsobit se měnícím se podmínkám na trhu pomocí posílení učení, â EUR vysoká přesnost â EUR zvýšení účinnosti modelů neuronových sítí zavedením nejnovějších algoritmů strojového učení (ML) pro analýzu časových řad, â EUR schopnost diverzifikovat činnosti a rizika – schopnost investovat do více než 200 nástrojů, â EUR bezchybnost a škálovatelnost. V rámci projektu budou provedeny tyto práce v oblasti výzkumu a vývoje: â EUR design a vytvořit efektivní výzkumné prostředí, â EUR vývoj metod transformace dat a vstupních dat pro neuronové sítě, â EUR vývoj neuron síťových modelů a algoritmů pro expozici a správu portfolia s využitím nejnovějších AI a ML úspěchy, â EUR vytvoření plně funkční prototyp platformy a testování v podobných realitách (Czech)
    13 August 2022
    0 references
    Projekta mērķis ir izveidot prototipu progresīvu instrumentu investīciju portfeļa optimizēšanai, izmantojot tirgū pieejamos inovatīvākos mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās risinājumus. Projekta rezultātā tiks izveidota platforma, kas palīdzēs ieguldījumu fondiem pieņemt lēmumus par ieguldījumiem. Platforma izmantos institucionālo ieguldītāju individuālās tirdzniecības stratēģijas saviem aprēķiniem, radot unikālu vērtību klientam katru reizi. Izstrādājot platformu, mēs gūsim labumu arī no jaunākajiem pasaules zinātnes atklājumiem mākslīgā intelekta (MI) jomā, jo īpaši no jaunākajiem neironu tīklu modeļiem un stiprināt mācību algoritmus. Platformas atšķirīgās iezīmes būs šādas: â EUR generic/universalitāte – spēja piemērot diferencētu neironu tīkla kopas dažādām ieguldījumu stratēģijām, â EUR pašmācības â EUR spēja pielāgoties mainīgajiem tirgus apstākļiem, izmantojot pastiprinājuma mācīšanās, â EUR augstas precizitātes â EUR palielinot efektivitāti neironu tīkla modeļiem, īstenojot jaunākās mašīnmācīšanās algoritmus (ML) par laikrindu analīzi, â EUR spēju dažādot aktivitātes un riskus –ndash; spēja ieguldīt vairāk nekā 200 instrumentiem, â EUR nevainojamība un mērogojamība. Projekta ietvaros tiks veikti šādi R & D darbi: â EUR dizains un izveidot efektīvu pētniecības vidi, â EUR attīstības metodes datu transformācijas un ievades datus nervu tīkliem, â EUR attīstība neironu tīkla modeļus un algoritmus ekspozīciju un portfeļa pārvaldību, izmantojot jaunākos AI un ML sasniegumus, â EUR izveide pilnībā funkcionālu prototipu platformas un testēšanu saskaņā ar līdzīgām realitātēm (Latvian)
    13 August 2022
    0 references
    Is é is aidhm don tionscadal uirlis forbartha fréamhshamhlacha a chruthú chun an phunann infheistíochta a bharrfheabhsú trí úsáid a bhaint as na réitigh intleachta saorga agus meaisínfhoghlama is nuálaí atá ar fáil ar an margadh. Beidh ardán mar thoradh ar an tionscadal chun cabhrú le cistí infheistíochta cinntí infheistíochta a dhéanamh. Úsáidfidh an t-ardán straitéisí trádála aonair infheisteoirí institiúideacha dá ríomhanna, rud a chruthaíonn luach uathúil don chliant gach uair. Agus an t-ardán á fhorbairt againn, bainfimid tairbhe freisin as na fionnachtana is déanaí den eolaíocht dhomhanda i réimse na hintleachta saorga (IS), go háirithe na samhlacha is déanaí de líonraí néaracha agus algartaim foghlama a threisiú. Is iad seo a leanas sainghnéithe an ardáin: EUR â EUR cineálach/ollscoil – an cumas a chur i bhfeidhm Leagann líonra néarach difreáilte do straitéisí infheistíochta éagsúla, â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR féin-foghlaim â EUR EUR féin-fhoghlaim an cumas a chur in oiriúint do choinníollacha an mhargaidh atá ag athrú trí úsáid a bhaint as foghlaim athneartaithe â EUR â EUR â EUR â EUR EUR cruinneas ard â EUR EUR méadú ar éifeachtúlacht na samhlacha líonra néarach trí chur i bhfeidhm na halgartaim foghlama meaisín is déanaí (ML) le haghaidh anailíse amshraith, â EUR â an cumas chun gníomhaíochtaí agus rioscaí & rioscaí éagsúlú; an cumas chun infheistíocht a dhéanamh i níos mó ná 200 ionstraimí, â EUR flawlessness agus scalability. Déanfar na hoibreacha T & F seo a leanas laistigh den tionscadal: EUR â EUR dearadh agus timpeallacht taighde éifeachtach a chruthú, â EUR â EUR forbairt modhanna claochlaithe sonraí agus sonraí ionchuir do líonraí néaracha, â EUR â EUR forbairt samhlacha líonra néaróin agus halgartaim do nochtadh agus bainistíocht punainne ag baint úsáide as an AI agus ML éachtaí is déanaí, â EUR â EUR chruthú fréamhshamhla go hiomlán feidhmiúil ar an ardán agus tástáil faoi réaltachtaí den chineál céanna (Irish)
    13 August 2022
    0 references
    Cilj projekta je ustvariti prototip naprednega orodja za optimizacijo naložbenega portfelja z uporabo najbolj inovativnih rešitev za umetno inteligenco in strojno učenje, ki so na voljo na trgu. Rezultat projekta bo platforma za pomoč investicijskim skladom pri sprejemanju naložbenih odločitev. Platforma bo za svoje izračune uporabila posamezne strategije trgovanja institucionalnih vlagateljev, kar bo vsakič ustvarilo edinstveno vrednost za stranko. Pri razvoju platforme bomo imeli koristi tudi od najnovejših odkritij svetovne znanosti na področju umetne inteligence, zlasti najnovejših modelov nevronskih mrež in krepitve učnih algoritmov. Značilnosti platforme bodo: â EUR generična/univerzalnost & amp;ndash; sposobnost, da se uporabljajo diferencirane nevronske mreže sklopov za različne naložbene strategije, â EUR EUR self-učenje â EUR â EUR TM s sposobnostjo, da se prilagodijo spreminjajočim se tržnim pogojem z uporabo krepitev učenja, â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR â EUR ¢; sposobnost vlaganja v več kot 200 instrumentov, brezhibnost in razširljivost. V okviru projekta se bodo izvajala naslednja raziskovalna in razvojna dela: oblikovanje in ustvarjanje učinkovitega raziskovalnega okolja, razvoj metod transformacije podatkov in vhodnih podatkov za nevronske mreže, razvoj nevronskih omrežnih modelov in algoritmov za upravljanje izpostavljenosti in portfelja z uporabo najnovejših dosežkov umetne inteligence in ML, oblikovanje popolnoma funkcionalnega prototipa platforme in testiranje pod podobnimi realnostmi (Slovenian)
    13 August 2022
    0 references
    Целта на проекта е да се създаде прототип на усъвършенстван инструмент за оптимизиране на инвестиционния портфейл, като се използват най-иновативните решения за изкуствен интелект и машинно самообучение, налични на пазара. Проектът ще доведе до създаването на платформа за подпомагане на инвестиционните фондове при вземането на инвестиционни решения. Платформата ще използва индивидуални стратегии за търговия на институционални инвеститори за своите изчисления, създавайки уникална стойност за клиента всеки път. При разработването на платформата ще се възползваме и от най-новите открития на световната наука в областта на изкуствения интелект (ИИ), по-специално най-новите модели на невронни мрежи и алгоритмите за обучение. Отличителните характеристики на платформата ще бъдат: общо/универсалност и усилване; способност за прилагане на диференцирани набори от невронни мрежи за различни инвестиционни стратегии, самообучение â EUR способността да се адаптира към променящите се пазарни условия чрез използване на засилено обучение, повишаване на ефективността на моделите на невронната мрежа чрез прилагане на най-новите алгоритми за машинно самообучение (ML) за анализ на динамичните редове, â EUR способността за разнообразяване на дейностите и рисковете; способността да се инвестира в повече от 200 инструмента, безупречност и мащабируемост. В рамките на проекта ще бъдат извършени следните научноизследователски и развойни дейности: проектиране и създаване на ефективна изследователска среда, разработване на методи за преобразуване на данни и въвеждане на данни за невронни мрежи, разработване на невронни мрежови модели и алгоритми за управление на експозиции и портфейли с помощта на най-новите постижения в областта на ИИ и ML, създаване на напълно функционален прототип на платформата и тестване при подобни реалности (Bulgarian)
    13 August 2022
    0 references
    L-għan tal-proġett huwa li joħloq għodda avvanzata ta’ prototip għall-ottimizzazzjoni tal-portafoll ta’ investiment bl-użu tal-aktar soluzzjonijiet innovattivi ta’ intelliġenza artifiċjali u ta’ tagħlim awtomatiku disponibbli fis-suq. Il-proġett se jirriżulta fi pjattaforma li tassisti lill-fondi ta’ investiment fit-teħid ta’ deċiżjonijiet ta’ investiment. Il-pjattaforma se tuża strateġiji ta ‘kummerċ individwali ta’ investituri istituzzjonali għall-kalkoli tagħha, ħolqien ta ‘valur uniku għall-klijent kull darba. Fl-iżvilupp tal-pjattaforma, se nibbenefikaw ukoll mill-aħħar skoperti tax-xjenza dinjija fil-qasam tal-intelliġenza artifiċjali (IA), b’mod partikolari l-aħħar mudelli ta’ netwerks newrali u t-tisħiħ tal-algoritmi tat-tagħlim. Il-karatteristiċi li jiddistingwu l-pjattaforma se jkunu: â EUR ġeneriku/universalità – il-kapaċità li japplikaw settijiet differenzjati netwerk newrali għal strateġiji ta ‘investiment differenti, â EUR awto-tagħlim â EUR l-abbiltà li jadattaw għall-kondizzjonijiet tas-suq li qed jinbidlu bl-użu rinforz tagħlim, â EUR preċiżjoni għolja â EUR żżid l-effiċjenza ta ‘mudelli tan-netwerk newrali billi timplimenta l-algoritmi aħħar tagħlim magna (ML) għall-analiżi serje ħin, â EUR â EUR l-abbiltà li jiddiversifikaw l-attivitajiet u r-riskji – il-kapaċità li jinvestu f’aktar minn 200 strumenti, â EUR â EUR œdeflessness u skalabbiltà. Ir-riċerka u l-iżvilupp li ġejjin; ix-xogħlijiet D se jitwettqu fi ħdan il-proġett: â EUR disinn u joħolqu ambjent ta ‘riċerka effiċjenti, â EUR iżvilupp ta ‘metodi ta’ trasformazzjoni tad-data u input data għan-netwerks newrali, â EUR iżvilupp ta ‘mudelli ta’ netwerk newron u algoritmi għall-espożizzjoni u l-ġestjoni tal-portafoll bl-użu tal-IA aħħar u kisbiet ML, ħolqien ta ‘prototip kompletament funzjonali tal-pjattaforma u l-ittestjar taħt realtajiet simili (Maltese)
    13 August 2022
    0 references
    O objetivo do projeto é criar um protótipo de ferramenta avançada para otimizar o portfólio de investimentos usando as mais inovadoras soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina disponíveis no mercado. O projeto resultará numa plataforma para ajudar os fundos de investimento a tomar decisões de investimento. A plataforma usará estratégias de negociação individuais de investidores institucionais para seus cálculos, criando um valor único para o cliente de cada vez. Ao desenvolver a plataforma, também nos beneficiaremos das últimas descobertas da ciência mundial no campo da inteligência artificial (IA), em particular os mais recentes modelos de redes neurais e algoritmos de aprendizado de reforço. As características distintivas da plataforma serão: âEUR genérico/universalidade – a capacidade de aplicar conjuntos de redes neurais diferenciadas para diferentes estratégias de investimento, âEUR autoaprendizagem âEUR a capacidade de se adaptar às condições de mercado em mudança usando a aprendizagem de reforço, âEUR alta precisão âEUR aumentando a eficiência dos modelos de rede neural através da implementação dos mais recentes algoritmos de aprendizagem automática (ML) para análise de séries temporais, âEUR a capacidade de diversificar atividades e riscos – a capacidade de investir em mais de 200 instrumentos, impecabilidade e escalabilidade. No âmbito do projeto, serão realizados os seguintes trabalhos de I & D: conceção e criação de um ambiente de investigação eficiente, desenvolvimento de métodos de transformação de dados e dados de entrada para redes neurais, desenvolvimento de modelos de rede de neurónios e algoritmos para a exposição e gestão de carteiras utilizando as mais recentes realizações de IA e ML, criação de um protótipo totalmente funcional da plataforma e testes sob realidades semelhantes (Portuguese)
    13 August 2022
    0 references
    Formålet med projektet er at skabe en prototype avanceret værktøj til optimering af investeringsporteføljen ved hjælp af de mest innovative kunstig intelligens og maskinlæring løsninger til rådighed på markedet. Projektet vil resultere i en platform til at bistå investeringsfonde med at træffe investeringsbeslutninger. Platformen vil bruge individuelle handelsstrategier institutionelle investorer til sine beregninger, hvilket skaber en unik værdi for kunden hver gang. I forbindelse med udviklingen af platformen vil vi også drage fordel af de seneste opdagelser inden for verdensvidenskab inden for kunstig intelligens (AI), navnlig de nyeste modeller af neurale netværk og forstærkning af læringsalgoritmer. Platformens særlige kendetegn vil være: âEUR generisk/universalitet – evnen til at anvende differentierede neurale netværk sæt til forskellige investeringsstrategier, âEUR self-learning âEUR evnen til at tilpasse sig skiftende markedsforhold ved hjælp af forstærkning læring, âEUR høj præcision âEUR øge effektiviteten af neurale netværk modeller ved at implementere de nyeste machine learning algoritmer (ML) til tidsserie analyse, âEUR evnen til at diversificere aktiviteter og risici – evnen til at investere i mere end 200 instrumenter, âEUR fejlfri og skalerbarhed. Følgende F & U-arbejde vil blive udført inden for projektet: âEUR design og skabe et effektivt forskningsmiljø, âEUR udvikling af metoder til datatransformation og inputdata til neurale netværk, âEUR udvikling af neuron netværk modeller og algoritmer til eksponering og porteføljestyring ved hjælp af de nyeste AI og ML resultater, â EUR oprettelse af en fuldt funktionel prototype af platformen og test under lignende realiteter (Danish)
    13 August 2022
    0 references
    Scopul proiectului este de a crea un prototip de instrument avansat pentru optimizarea portofoliului de investiții utilizând cele mai inovatoare soluții de inteligență artificială și de învățare automată disponibile pe piață. Proiectul va avea ca rezultat o platformă care să sprijine fondurile de investiții în luarea deciziilor de investiții. Platforma va utiliza strategii individuale de tranzacționare ale investitorilor instituționali pentru calculele sale, creând de fiecare dată o valoare unică pentru client. În dezvoltarea platformei, vom beneficia, de asemenea, de cele mai recente descoperiri ale științei mondiale în domeniul inteligenței artificiale (IA), în special de cele mai recente modele de rețele neuronale și de algoritmi de învățare de consolidare. Caracteristicile distinctive ale platformei vor fi: â EUR generic/universalitate & amp;ndash; capacitatea de a aplica seturi diferențiate de rețea neurală pentru diferite strategii de investiții, auto-învățarea â EUR capacitatea de a se adapta la condițiile în schimbare ale pieței prin utilizarea învățării de consolidare, â EUR de înaltă precizie â EUR creșterea eficienței modelelor de rețea neurală prin implementarea celor mai noi algoritmi de învățare automată (ML) pentru analiza seriilor cronologice, â EUR capacitatea de a diversifica activitățile și riscurile – capacitatea de a investi în mai mult de 200 de instrumente, impecabilitate și scalabilitate. În cadrul proiectului se vor desfășura următoarele lucrări de cercetare și dezvoltare: proiectarea și crearea unui mediu de cercetare eficient, dezvoltarea metodelor de transformare a datelor și a datelor de intrare pentru rețelele neuronale, dezvoltarea de modele de rețele neuronale și algoritmi pentru gestionarea expunerii și a portofoliului utilizând cele mai recente realizări AI și ML, crearea unui prototip complet funcțional al platformei și testarea sub realități similare (Romanian)
    13 August 2022
    0 references
    Syftet med projektet är att skapa ett avancerat prototypverktyg för att optimera investeringsportföljen med hjälp av marknadens mest innovativa lösningar för artificiell intelligens och maskininlärning. Projektet kommer att resultera i en plattform för att hjälpa investeringsfonder att fatta investeringsbeslut. Plattformen kommer att använda individuella handelsstrategier institutionella investerare för sina beräkningar, vilket skapar ett unikt värde för kunden varje gång. Vid utvecklingen av plattformen kommer vi också att dra nytta av de senaste upptäckterna av världsvetenskap inom området artificiell intelligens (AI), särskilt de senaste modellerna av neurala nätverk och förstärkning av inlärningsalgoritmer. De utmärkande dragen för plattformen kommer att vara: â EUR generisk/universalitet – förmågan att tillämpa differentierade neurala nätverksuppsättningar för olika investeringsstrategier, â EUR självlärande â EUR förmågan att anpassa sig till förändrade marknadsvillkor genom att använda förstärkning lärande, â EUR hög precision â EUR öka effektiviteten av neurala nätverksmodeller genom att implementera de senaste maskininlärning algoritmer (ML) för tidsserieanalys, â EUR förmågan att diversifiera aktiviteter och risker – förmågan att investera i mer än 200 instrument, â EUR felfri och skalbarhet. Följande R & D- arbeten kommer att utföras inom projektet: â EUR utforma och skapa en effektiv forskningsmiljö, â EUR utveckling av metoder för datatransformation och indata för neurala nätverk, â EUR utveckling av neuron nätverksmodeller och algoritmer för exponering och portföljhantering med hjälp av de senaste AI och ML prestationer, â EUR skapande av en fullt fungerande prototyp av plattformen och testning under liknande realiteter (Swedish)
    13 August 2022
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.01.01-00-0144/18
    0 references