EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两
荷兰历史最悠久、规模最大的资管公司Robeco（荷宝）近期发布了一份题为《Exploring the world of factors》的报告。
编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
其实很多东西还是要靠自己，靠自己去完成最大的一点就是远离舒适区，试想一下自己每时每刻都要为下一顿能不能吃上饭而奋斗，是一种什么样的体验，估计你连想都不敢想；最近又听到说下岗的问题，有一个人说他除了收钱什么都不会，有时候也要多培养点自己的能力，做好一项，其他的也了解（当然也不了太多），多给自己备好能力，远离舒适区，但无论在哪里都有这么一批人，那你考虑过没有公司万一不景气，第一个下岗的会是谁？下岗了又可以迅速跨到别的领域的又是谁？我做不到这一点，但我在加油，要永远记住：公司不养闲人！比你优秀的人比你还努力，你还好意思说你不会？不会可以学啊，不学永远不会，哈哈，言辞过激了吗，也不知道咋地，最近着魔了吧！！！
当今多国央行均在探索中央银行数字货币（CBDC），且各国央行正从纯粹的概念研究迈进到到试点测试的更高级阶段。国际清算银行2021年针对全球央行的调查报告显示，全球65个国家或经济体中，约86%的中央银行正在积极开展央行数字货币工作（图1）；从开展CDBC的内容来看，约60%的中央银行(2019年为42%)在进行CDBC的概念验证，14%的央行已在推进CDBC试点工作（图2）。
又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
HyperAI超神经有幸与华东师范大学上海人工智能金融学院邵怡蕾院长，进行了一次深度访谈，了解到了新学院的愿景与发展规划，同时也看到了这位拥有出色行动力的创院院长对 AI+金融的独到见解。
这是一个很长的书单（100本+） “You wont become an algorithmic genius savant extraordinaire philanthropist billion
普华永道近日发布的一份报告中指出，资产管理机构对精通科技和金融的复合型人才需求强烈，人工智能、机器学习、大数据建模等领域人才均受到热捧，年薪百万仅为起步价。为给学界与业界、金融与科技领域提供更大的交流平台，挖掘更多的创新血液，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办，易方达基金、华夏基金、通联数据、新智元及阿里云协办的“2018智能投资峰会”将于8月30日在北京举行。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
金融圈里，大家一直在探索一个问题，那就是：什么因素能驱动股票带来长期回报？在市场有效的情况下，要想获得超额收益，就要承担更多的风险，但在承担风险之前，我们必须要搞清楚，承担这份风险为什么能带来超额收益。因而在学术界，研究者们也一直在探究：到底要承担什么风险，才能带来超额收益？
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
如果你想成为投资银行或对冲基金的量化研究员，传统的计算机科学硕士学位并不总是有用。各个大学纷纷响应对量化交易员和研究员的高需求，推出了结合金融、数学和工程的专业课程。这些项目与顶级银行和对冲基金有联系，经常充当人才的直接供应者。因此，对于任何想要构建算法和系统交易策略的人来说，学习正确的课程是至关重要的一步。
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
在全球金融体系中，金融科技创业企业正成为不可或缺的一部分，这些金融科技创业企业需要适当的发展环境。监管沙盒（Regulatory Sandboxes）正成为一种通用框架，在这种环境下，监管主体，金融机构，创业企业和行业专业人士可以更好地互相交流，互相了解。 监管沙盒最重要的好处包括缩短企业进入市场的时间，包容创新失败带来的影响，拓宽融资渠道，推动企业产品符合市场要求，放松监管，确保为终端用户提供最好的解决方案。 在过去几年，全球有数家金融监管机构与金融机构合作启动了监管沙盒模式，为承担风险促进创新创造了新
随着秋风习习而至，又到了各位应届生秣马厉兵霍霍猪羊的时节，不过这次待割的不是羊毛，收获的也不是果实，而是众位心甘情愿嗷嗷待宰的即将出圈的应届生求职大军们。尚未杀至面试、笔试、群面PK、boss面种种环节，多路英雄就已倒在了网申简历的雄关险隘之前，虽自负怀有斗战群儒三寸不烂之舌却终得铩羽而归。
如今随着科技的发展，人们的计算能力获得提升，云计算是时下非常流行的一种算法，云计算的出现让人们的生活变得更加便利，运用到生活中的各个领域都实现了很大的进步，带领人们进入一个时尚智能的世界。那么什么是云计算呢？今天就来进行介绍。
金融科技（FinTech）是金融与科技的融合产物，目前已成为全球金融行业创新和竞争的制高点与主战场。业界一致认为，金融科技将在未来数年迎来战略发展机遇期，行业可能出现颠覆级的科技创新改变金融生态。为此，深圳市地方金融监督管理局在今年发布的《深圳市扶持金融科技发展若干措施》中明确表示，"从 2022 年起，深圳市人民政府将每年举办金融科技节，期间将举办金融科技大赛、金融科技论坛和金融科技展。" 9 月 19 日，作为深圳市首届金融科技节中的重要一环，2022深圳国际金融科技大赛（ FinTechathon ）
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20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
<数据猿导读> 当大数据时代来临，各个产业的发展模式正面临着一场前所未有的改革，为加快实施创新驱动发展战略，顺应网络时代大众创业、万众创新的新趋势，促进科技和金融相结合，中国电信灯塔大数据举办“灯塔大数据行业高峰论坛”活动 📷 3月，春暖花开，大数据企业也在竞相绽放!Talking Data University联合中国电信北京研究院等隆重举办中国电信灯塔大数据行业高峰论坛，涵盖“金融”、“电信”、“制造”、“地产”、“汽车”、“人力资源”、“零售”、“安全”、“投融资”等垂直行业的50名嘉宾
量化投资投资之动量反转 微博：@数说工作室网站 微信公众号：数说工作室 那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代，该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 2002年，诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。遇到不懂的名词可以跳过，大概3-5小时就能读完。推荐阅读4颗星。
67岁的Philip Dybvig是今年的诺贝尔经济学奖得主，但彭博社Eric Fan等人调查出了惊天大瓜——对女生或长达十年的性骚扰！
过去的2019年可谓是数字化转型进程中极为重要的一年。伴随越来越多的企业对RPA的持续关注，各行各业对RPA的需求也越发旺盛。尤其是在与AI技术（NLP、ML、OCR）相结合之后，从私企到公共部门将其视为实现数字化转型的重要工具。
2014年，纽约大学斯特恩商学院金融学系主任 David Yermack 首次开设区块链和金融服务课程时，仅仅有35名学生报名，比校内其他选修课平均报名人数还少了 8 名。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队：蒋宝尚，张礼俊 “—— 如今，数据科学家正取代公司里那些带来新客户和收益的销售人员以及交易员，成为金融界最受追捧的人，他们拥有通向行业未来的钥匙。高盛的首席财务官，技术专家Marty Chavez和高盛首席信息官Eli Wiesel的倡议预示了未来。无论是做销售还是交易，公司将越来越多地使用计算机来分析数据。 我们汇总了一些目前在银行和金融领域工作的顶级数据专家的资料。通过关注数据科学家而不是“数据老大”，我们试图了解实际操作数据的人，而不是管理数据科学家的
[作者按] Solv 研究组的系列文章 《Web3 国际市场危机分析》已经发表了三篇。这一系列的文章，主要是从美元稳定币的创造、流动和配置的视角来分析本轮 Web3 国际市场危机的一些深层原因。我收到一些读者的评论，认为部分内容比较专业，对基础要求较高，尤其是涉及到货币经济的一些行文表述，让一部分读者理解起来吃力。实际上为了能够让大部分读者能够理解，我们在写作中已经尽量采用文字来描述问题和阐述观点，避免使用更加专业的工具。
持续进行的互联网金融市场的洗牌不断抵消着人们对于互联网金融的信心，直到那一丁点的信心被消耗殆尽为止。于是，人们或逃离，或背叛。曾经被捧上天的新物种，曾经一日千里的发展态势，在监管之下戛然而止。野蛮生长的发展势头被拦腰斩断。互联网金融何以至此？引发了越来越多人的反思。无论怎样，这个曾经被人们奉若圭臬的物种，现在变成了一场彻头彻尾的闹剧。让人唏嘘不已的同时，同样引发了一场深刻的反思。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
2008年金融危机之后，各国政府和金融监管者纷纷推出新的金融监管机制，防止重蹈此次银行业动荡的覆辙。随着自动化的程度越来越高，监管科技领域的投资潜力也在增加。 为了让例如2008年金融危机一类的风险不再发生，就要从一开始就杜绝危机的形成。 美国和欧洲都推出了新的监管法案，如《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank），来提高风险控制能力，保证资本稳定，并提高金融业的透明度。这些法案都获得了不同程度上的成功。 对于新监管法案成效如何，各方观点不一。但是不可否认的是它们在过去十年间给银行带来了不小的挑战。
本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。
这些词充斥着我们的生活和时间，而这些从整体的关系来看，衍生出一个核心变化，就是融合。
来源：专知本文共1200字，建议阅读5分钟潜在的关键思想和算法将永远存在，并将形成未来发展的基础。 在当今自动化、云计算、算法、人工智能和大数据的世界中，很少有话题像数据科学和机器学习那样相关。它们最近之所以受欢迎，不仅是因为它们适用于现实生活中的问题，还因为它们自然地融合了许多不同的学科，包括数学、统计学、计算机科学、工程学、科学和金融学。对于开始学习这些主题的人来说，大量的计算技术和数学思想似乎是压倒性的。有些人可能只满足于学习如何使用现成的方法来应用于实际情况。这本书的目的是提供一个可访问的，但全面
最近，很多人问我们关于量化求职这件事。公众号觉得有必要把之前的一些总结再给大家看看。QuantNet如期公布了2020全美最佳金融工程（MFE）专业的排名。大家可曾知道，Quantnet的MFE专业排名堪称：
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原文地址：https://bitsonblocks.net/2017/11/02/blockchains-and-central-banks-what-have-we-learnt/
近日，毕马威发布了《全球金融科技2018年上半年报告》(The Pulse of Fintech 2018)。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “在如今的大数据时代，至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来，资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑：更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何
现实世界——从种族隔离制度到金融市场——一直在警示我们：那些试图通过科技来掌握复杂人类行为的做法会使我们误入歧途。 无论是在科学领域，还是在日常生活中，我们都经常会做出一些幼稚的事：我们坚持把未知的事物放进我们构想出来的模型里，坚持事实和我们所给出的模型能很好吻合。 在这里，我想引用著名的生物学家以及无神论者理查德·道金斯[2]在2007年洛杉矶时报上发表的一篇时评[3]。他认为绞死萨达姆·侯赛因可以算作是一种科学层面上的‘蓄意破坏’。 他认为：“（萨达姆的）那些思想无论在史学，政治学以及心理学上都是
2018全球金融数据探索与发现大赛是全球首场深入投资实战的算法大赛，以海量金融数据、真实业务痛点、世界级AI与金融导师，面向全球征集金融与算法精英。
1.灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、以及最新分析报告。 2.内参·大数据产业 大数据行业的【人才、资本、战略】最新动向 3.利器 算法、模型、学科 ---- 【精选】7日大数据精选 01 灵感·大数据× 大数据在各行各业的应用、数据分析最新资讯 携程机票大数据 携程APP大数据发现，在预订机票的旅客中， （1）20%的人会通过网站或App提前选座； （2）其中“靠窗位”占比超过“过道位”； （3）而28-35岁的男性商务人士则是最爱选座的人群。 看美国如何实现农业大数据的建设 据悉，爱荷华州全职农民
数字资产投资论坛暨全球数字资产领袖委员会成立大会1月16日将在纽约举行
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。 1、基于个人客户画像推荐 为方便读者理解，摘抄部分
作者| Emma 来源| 知象科技（微信公众号“知象科技”） 2015年6月15日开始，上证指数从最高点5178自由落体到3373点，跌幅达34.9%，深圳成指跌40.4%，创业板指数跌42.9%。千
最近几天被Facebook要发行稳定币Libra的信息刷屏了。这个Libra，还没有中文名字，暂且叫它天秤币吧。 因为我一直在区块链技术和币圈混，又是一堆朋友问我，Libra是啥，看报道很神奇的东西，是不是一夜暴富的机会又来了。。。。。。
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