論文の概要: Design and Optimization of Big Data and Machine Learning-Based Risk Monitoring System in Financial Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19352v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 00:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 18:41:57.625852
• Title: Design and Optimization of Big Data and Machine Learning-Based Risk Monitoring System in Financial Markets
• Title（参考訳）: 金融市場におけるビッグデータと機械学習に基づくリスクモニタリングシステムの設計と最適化
• Authors: Liyang Wang, Yu Cheng, Xingxin Gu, Zhizhong Wu,
• Abstract要約: 本稿では,ビッグデータと機械学習に基づくリスク監視システムの設計と最適化を行う。 大規模な財務データと高度な機械学習アルゴリズムを効果的に統合する。 このシステムはリスク管理の効率と正確性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.599753686171217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing complexity of financial markets and rapid growth in data volume, traditional risk monitoring methods no longer suffice for modern financial institutions. This paper designs and optimizes a risk monitoring system based on big data and machine learning. By constructing a four-layer architecture, it effectively integrates large-scale financial data and advanced machine learning algorithms. Key technologies employed in the system include Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Random Forest, Gradient Boosting Trees, and real-time data processing platform Apache Flink, ensuring the real-time and accurate nature of risk monitoring. Research findings demonstrate that the system significantly enhances efficiency and accuracy in risk management, particularly excelling in identifying and warning against market crash risks.
• Abstract（参考訳）: 金融市場の複雑化とデータ量の増加により、従来のリスクモニタリング手法は現代の金融機関にとってもはや十分ではない。 本稿では,ビッグデータと機械学習に基づくリスク監視システムの設計と最適化を行う。 4層アーキテクチャを構築することで、大規模な財務データと高度な機械学習アルゴリズムを効果的に統合する。 このシステムで採用されている主な技術は、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、Random Forest、Gradient Boosting Trees、およびリアルタイムデータ処理プラットフォームApache Flinkである。 調査の結果、このシステムはリスク管理の効率と正確性を大幅に向上させ、特にマーケットクラッシュリスクの特定と警告に優れていた。

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