Esse post é da série sobre filtragem em grafos (esparsificação). O post anterior pode ser acessado em: Grafos e filtragem de arestas: conceitos e confusões.
O objetivo é mostrar como usar o modelo de bloco estocástico aninhado (nSBM) para o processo de análise exploratória do mercado de ações.
Variações do teorema central do limite para matrizes aleatórias: de núcleos atômicos a filtragem de matrizes de correlação published at the "Open Code Community"
No célebre trabalho “Can One Hear the Shape of a Drum?
Correlação entre Ativos no Python published at the "Open Code Community"
Calculando a variância e a volatilidade de uma carteira hipotética Neste post, vamos mostrar como analisar a correlação entre ativos usando Python.