[Full Picture] Financial applications of machine learning: A literature review

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Source: sciencedirect.com

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

1. 机器学习在金融领域的应用非常广泛，包括欺诈检测、信贷评分、资产配置等。

2. 过去几十年已经有很多关于计算智能在金融领域的研究，但是本文主要关注机器学习的应用，并对其在股票市场、投资组合管理、外汇市场、破产和清算、金融危机以及加密货币等六个领域进行了综述。

3. 文章介绍了多种机器学习模型，包括k-最近邻算法、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、深度学习模型等，并指出它们在不同领域中的适用性。

该文章是一篇关于机器学习在金融领域应用的文献综述。文章介绍了机器学习在银行和金融领域中的广泛应用，包括欺诈交易检测、信贷评分、资产配置、风险评估等方面。文章还列举了各种机器学习模型，并探讨了它们在不同领域中的适用性。

然而，该文章存在一些潜在偏见和问题。首先，文章没有提及机器学习在金融领域中可能带来的风险和挑战。例如，机器学习算法可能会出现偏差或错误，导致错误决策或预测结果。其次，文章没有平等地呈现双方观点，只强调了机器学习在金融领域中的优势和应用。

此外，该文章也存在一些片面报道和缺失考虑点。例如，在讨论股票市场时，文章只关注了预测股票价格的模型，并未涉及其他与股票市场相关的问题，如交易成本、流动性等。此外，在讨论加密货币时，文章只提到了其投资价值，并未探讨其潜在风险和监管问题。

最后，该文章提出了一些主张但缺少证据支持。例如，在讨论深度学习模型时，文章声称这些模型可以更好地处理非线性数据，并提高预测准确率。然而，并没有提供足够的证据来支持这些主张。

总之，尽管该文献综述对机器学习在金融领域中的应用进行了全面介绍和总结，但仍存在一些潜在偏见和问题需要注意。为了更全面地评估机器学习在金融领域中的应用前景和风险，请读者需谨慎对待并寻找更多信息来源。