”期货“近期在操作的时候发现关键词覆盖数异常，截止发稿前已达到覆盖13662个关键词，搜索结果排名位于前三的有200个，搜索结果排名位于前十的有597个。其中搜索指数 ≧ 4605的关键词3726个，搜索结果排名位于前三的有19个，搜索结果排名位于前十的有86个。
随着中国市场经济的发展和对外开放的深化，中国期货市场规模迅速扩大。从本质上看，期货等金融衍生品市场满足了实体经济和金融改革对资本市场日益多样化的需求，集中反映了资本市场由基本的投资和融资功能，向资产定价、资产管理和风险管理功能的方向逐步拓展。然而，由于目前我国行政管制放松、部分企业经营困难以及市场逐步回暖等原因，非法期货交易行为在近几年来也逐渐增多。非法期货活动涉及面广、欺骗性强、危害性大、蔓延速度快，是经济社会生活中的毒瘤。 大数据时代，很多问题都可以通过全面、实时、动态的数据反映出来。对网络数据的监测，
仓储物流是货物生产销售的重要环节。随着贸易自由化和电子商务的兴起，物流企业快速发展，为提高仓库管理效率，发掘更多的仓库供应商客户，合理配置资源并降低经营成本，经营者在制定经营决策时需要分析仓储物流过程的整个环节的数据，然而在业务系统中的数据是按照业务过程进行组织的，处于孤立分散的状态并不适用于数据的统计和分析。在仓储物流系统上建立数据仓库，按照用于决策分析的主题对不同系统中数据进行重新组织，为数据分析和数据挖掘提供有效的数据来源。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
风险是一种不确定的事件或条件，一旦发生，就会对一个或多个项目目标造成 积极或消极的影响。
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
本文为客户提供咨询，让个人购买人员了解美国国债期货的特性，以便于进行个人投资及管理。
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 讲师：Kevin Slavin 摘自：TED 演讲 大数据文摘编辑整理， 回复“算法”，看与算法相关的精彩文章 转载请保留以上信息 The Making of a
Stock [1]- 终端实时获取股票价格，实时查询股票价格，默认查询了沪指、深指。需要安装requests库，通过调用新浪股票API，实时查询股票价格，支持查询多支股票，通过threading多线程
0.来源说明 作者 | Qian WANG 翻译 | 九三山人 1.财务顾问或数据顾问? 近年来，金融服务业越来越多地使用人工智能(AI)和机器学习(ML)。大多数专家认为，AI和ML对于金融机构来
To C 产品一般用户规模大，动辄数百万，产品有什么问题，会迅速通过数据分析发现。而 To B 产品可能只有数百家甚至几十家客户，每家客户的使用人次也不会太高，这样就导致仅仅靠数据分析很难做出科学评估，毕竟样本数太少。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
爬取了知乎上所有的Live数据。从Live开播到现在一共是五千多场。分析这些Live的时候，发现很多很有趣的东西，比如有些Live特别长，可以长达数个小时，有些Live特别吸金，一场Live可以收入百万以上。本文，从几个方面对这些Live数据做了一下分析，并用图表的方式将数据展现出来。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近降温严重，寒冬将至，小伙伴们要做好防寒保暖呀~~ 天气的寒冬用衣物抵御，大环境的寒冬就得靠提升自身实力来抵御了！ 本期书单为大家为大家带来的是11月的15本新书，无论是想增强技术实力，拓展知识面，还是做好稳健的财务系统，让自己有足够的底气稳稳地度过寒冬，都可以从这份书单中找到答案！ ---- 01 ▊《安卓传奇：Android缔造团队回忆录》 [美] Chet Haase 著 徐良 译 安卓初创团队亲自书写的早期成长史 伟大产品的源头，
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公司简介 上海锴量投资管理有限公司由资深量化投资专家创立，中国证券投资基金业协会登记编号P1070166，投研成员均毕业于国内外顶级高校理工科专业，有顶尖对冲基金和国内外一线IT企业核心岗位的多年工作经历，核心团队在量化
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 长期稳健的私募领航者 深圳市天马资产管理有限公司成立于2002年1月，是国内最早的阳光私募。创始人康晓阳先生，为国内长期价值投资的杰出代表。天马资产拥有多支超过10年的阳光私募产品。公司在深圳、香港和美国设有办公机构，专注于为高端财富人群及机构投资者提供证券资产投资管理服务，目前在海内外管理数十亿规模的资产
这是一份由J.P.Morgan纽约办公室所开发的Python训练课程。你可以通过这些课程知道J.P. Morgan希望其分析师和交易员知道什么。
程序员的瓶颈是什么？ 要回答这个问题，并不简单。不过这也是确确实实存在的现象。 很多人程序员说，30岁以后怎么办？上有老下有小，背着房贷车贷消费贷，经常加班没时间陪家人。 其实这不是最可怕的，最根源的还是要找到自己的核心竞争力！相比于应届毕业生，你的优势是什么？如何才能不被淘汰？ 首先，坚持不断学习，学习新技术，研究新方向。 第二，挑战更高的领域和职位。 第三，跳出安逸区，勇敢面对未来和困难，并克服之。 今天，给大家推荐几个公众号，或许能从中收获你想要的。 最后，希望作为程序员的你，早日财务自由！ 1
“老鼠仓”的监控防范与查处，一直都是监管难题。 一位证监会人士就曾经指出，对公募基金公司与从业人员内幕交易的查处存在一定的难度与盲点，这些机构的人通常都比较懂法律，通常在程序上做得很“完善”。 然而，2013年的马乐事件开启了“老鼠仓”稽查的新变化。从此，传统的人工对比对抗“硕鼠”，开始走向“云端”稽查的现代化精细分析，这或也是近期老鼠仓查处频现高潮的原因所在。 “我们的大数据监管现在其实做得很好，都快赶上淘宝的大数据了，能够瞬间比对出账户关系，交易偏好和逻辑，是个"神器"。”一位
数据猿导读 京东金融发布2017年战略，将把人工智能、大数据作为重点发展方向；Facebook将建海外第三大数据中心，预计2020年投入运营；准备登陆纽交所的Snap拟20亿美元购买谷歌云基础设施服务
前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公司简介 念空科技是一家建立在数据科学研究基础上的量化投资机构，公司致力于运用科学的数据分析方法为投资人提供高价值的绝对收益产品。公司成立于2015年3月，同年7月在中国证券投资基金业协会备案，注册资本1.5亿，成立以来
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
“以太坊和比特币之间的最大区别在于比特币是一个平台，其生态系统的价值来自于货币价值。但在以太坊中，货币的价值来自于生态系统的价值”。
版权声明：欢迎交流，菲宇运维！ https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/83782179
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 AP资产是一家由数个传统行业家族自有资金发起，逐步发展形成的一二级联动多策略资产管理平台，其投资策略包括A股量化、港美股多头、A股定增、中后期优质企业股权投资及母基金投资等。 管理团队拥有丰富的投资及投行经验、敏锐的风险机会识别能力，及优秀的资产配置能力，为投资者寻求超群的长期投资回报，业务覆盖大中华区、
在徐明星还没有将OKCOIN捐给国家之前，旗下加密货币交易所OKEX的CEO先行宣布离开。
纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。
程序员，或许内心深处都怀揣着一个量化投资的梦想，渴望凭借自己的编程和人工智能技能，再补点基础的金融知识，我们便可以构建一个量化交易系统，轻松实现财富自由。这样的理想确实诱人，似乎让我们看到了轻松实现个人价值的可能性，也让我们看到了用代码改变世界的力量。
不管是内部人员还是第三方，访问系统没有固定的设施，没有固定的网络隔离，有输入输出信息的交互，放在一个能被访问系统的边缘，必定会产生泄露风险。
“我们的算法工程师水平太差了，完全解决不了问题！”作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。
——作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python，提供策略自动生成器
在《福布斯》杂志亿万富翁榜单上首次出现的新面孔中，越来越多人通过大数据赚取到巨额财富。这些大数据富翁都在各自领域中占据巅峰位置，他们以前所未有的方式收集、分析以及使用数据，并借此建立起自己的商业帝国。 多数大数据富豪在主流消费市场中打拼，他们重点关注日常生活中看似普通的事物，比如打车、选择电影去观看等，他们的模式已被证明取得巨大成功。其他人则聚焦于专业市场，通过提供此前从未有过的见解进行反恐、打击金融欺诈等。在此，我们简单介绍下6位大数据富翁如何利用大数据改变世界，并从中获取利益的。 1.打车应用
本项目案例由博睿数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 金融工程分析师（量化策略方向） 工作地点 北上深三地均可。 岗位职责 量化选股、量化择时、风格轮动、行业配置、机器学习等相关策略的研究及开发，独立或协作完成量化策略的实现、改进和维护，完成报告撰写、客户委托、路演服务等
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
数据猿导读 金融大数据领域将会进入一个分工明确，互惠合作的时代。需要大数据服务的很多，而宣称能够提供大数据服务的也很多，但事实上，这是一个对于具体实施的要求非常严格，门槛相当高的领域。 本文为数据猿推
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
1.量化 对于一般投资者，甚至是部分金融从业者来说，量化投资都是一门高大上的技术，充斥着模型代码和算法假设，门槛非常高。其实，生活中的量化思想无处不在。 例如，某魔都金融民工，每日上班路线是这样的：乘地铁或者公交至陆家嘴，随后步行或者乘华宝兴业免费接驳车至公司楼下。哪条路线最近呢？ 此人先罗列了所有可行的路线，随后花了一个月时间，逐条路线进行多次试验，最终成功找出不出意外情况下最近的线路，完美！这就是最简单的量化思想，利用大量数据，找出大概率的最优策略，并照此执行。 海外的量化投资发展已经超过三十年
导读：SciPy是基于NumPy的，提供了更多的科学计算功能，比如线性代数、优化、积分、插值、信号处理等。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
在其他平台上，可能不容易找到一个全历史的沪指趋势图，有了tushare的数据接口，轻松获取到全历史数据并制作成Excel图表。
在国内外金融行业差距越来越小的同时，无论是金融机构还是创业公司，都应该通过合作的方式，利用技术为业务赋能。
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