就在圣诞节前，Overstock.com公司首席执行官 Patrick Byrne宣布美国证监会同意该网站在区块链上发行股票的计划。 这绝对是一个重大的历史性时刻。区块链的加密算法能够在个人电脑组成的网络上运行，能够更高效，更准确，更开放地跟踪股票，债券和其他金融债券的交易—至少在理论上是可以的。 数年来，华尔街一直使用单一清算组织来保证股票交割顺利进行。有了区块链，股票、债券等金融产品交割可以由开放的网络进行控制。 美国存托和结算公司（DTCC）呼吁整个金融业共同合作推动区块链技术的应用。“金融业面临着
2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办三届。2021世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会，以及上海市人民政府共同主办。
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
随着汽车购买需求的大幅增长、信用制度的逐渐普及、金融政策的大力支持，我国汽车金融行业得到了飞速的发展。虽然汽车金融市场前景可期，但汽车金融行业涉及到大量且复杂的契约关系，传统的纸质合同签约方式不仅费时费力费成本，同时在合同的管理和保存方面都存在较大的风险隐患。而安全合法的电子合同不但能够为汽车金融企业节省各类成本、提升签约效率、增强用户体验，更重要的是还能有效的解决身份验证、合同篡改等问题。电子合同成为了汽车金融行业降本提效、提升风控的有效手段。
21世纪迎来金融市场的浪潮，中国经济也正迅猛发展。近几年国民经济持续接近"保八"的增长速度，理财观念在大众中的逐渐深入，让我们不得不对金融市场良好势头进行关注，并掌握一些必要的知识。因此，本人也是一边学习一边总结，希望以此带给朋友们些许的启发。
互联网金融监管政策的落地让整个市场开始弥漫悲观情绪，对于互联网金融的未来更是非常担心。再加上以e租宝为代表的互联网金融平台不断出现问题，互联网金融的发展前景更显迷茫。在经历了两三年的井喷式发展之后，互联网金融的确出现了不少问题。很多人将监管政策的出台看作是互联网金融由盛转衰的分水岭，更有人预测未来的互联网金融将会出现萎缩，互联网金融的末日即将到来。 之所以会出现这种论调在很大程度上是因为此次监管政策的出台对互联网金融进行了再定义，按照这种定义，当下的很多互联网金融平台都不在这项规范之中，而这同样意味着有很
随着近年来美国经济发展的迅速，硅谷地区的经济也在快速增长，成为了美国高科技产业的中心地带。硅谷银行是硅谷地区一家知名的银行，在当地经济中扮演着重要的角色。然而，最近硅谷银行宣布倒闭的消息引起了社会的广泛关注和讨论，这一事件将会对硅谷地区和整个美国金融体系带来哪些影响呢？
金融改革和金融创新在上海的未来发展中占据着至关重要的位置。国家根据发展的全局统筹推出上海自由贸易试验区，进一步推进上海四个中心建设，将为中国的金融改革提供丰富的经验，也将带来巨大的投资机遇。金融市场的逐步开放将会大大促进金融创新的步伐，给投资者带来越来越多的投资渠道，同时也将加速中国金融市场与国际金融市场的融合。毫无疑问，很多国外成熟的投资工具和投资方法将逐步进入中国市场。以期货市场为代表的衍生品市场将迎来飞速增长，以量化投资为代表的投资方法也将得到投资者更大的关注。最近几年进入公众视野的量化投资，由于其
说到时间序列预测，读者们也许很容易联想到股票市场中的应用。而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。
7月18日，百度宣布对美国金融科技公司Zest Finance进行数额未名的投资，该公司可以将机器学习与大数据分析融合起来，为企业提供更精准的信用评分。有人认为，百度此轮投资意在使用Zest Fin
数据猿导读 量化金融交易和金融大数据可谓是天作之合——巨量的、多种类相关的、实时高速的、包含丰富显性和隐性价值的数据，给传统意义上纯数字的量化交易带来了深层次的提高。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
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”。 前言 投资组合管理的挑战之一是及时发现金融市场压力期，其典型特征是波动性增加和资产相关性崩溃。Chow等曾提出通过马氏距离（Mahalanobis distance）来度量金融市场的压力。Kritzman和Li等将这一指
中国金融行业IT系统容灾标准采用六级分类，分为1-6级，对应不同的恢复时间目标（RTO）和数据恢复目标（RPO）。各级别的具体要求如下：
本文，我们介绍一种新的集成算法，算法的基本思想是希望让噪音样本的权重减小，让难以分类的样本权重增大从而提升模型的效果，从论文的思路和实验结果来看都是非常不错的，和大家一起分享一下。
中国信息通信研究院与腾讯研究院区块链联合课题组 巴洁如 腾讯研究院高级研究员 image.png 国际清算银行（BIS）是由60个国家中央银行组成的国际性金融组织，服务于各国央行的货币和金融市场稳定政策目标，促进国际金融合作，是中央银行的银行。BIS下设支付与市场基础设施委员会（CPMI），通过监测和分析各国支付、清算与结算体系的发展情况，强化各国中央银行在支付体系监管领域的交流与合作，推动支付、清结算系统标准制定等，促进各国支付、清算与结算体系的安全、高效运行，支撑金融和宏观经济稳
7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。
本章介绍金融领域大模型智能体，并梳理金融LLM的相关资源。金融领域的大模型智能体当前集中在个股交易决策这个相对简单的场景，不需要考虑多资产组合的复杂场景。交易决策被简化成市场上各个信息，包括技术面，消息面，基本面等等在不同市场情况下，对资产价格变动正负面影响的综合判断。
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
为了应对更高峰值的成交量，国内各金融机构，主要是交易所和银联、中心之间需求越来越多：
翻看金融发展史可看到，美国金融业已有逾百年历史，而中国金融市场起步却较晚，改革开放之后开始出现，相当长一段都是处于萌芽阶段，目前依然在初级阶段。美国金融市场除了拥有时间上的先发优势之外，立足于自由化的市场经济，为私营经济服务，因而又有其独特的发展优势。因为这些原因，中国许多金融业务都是舶来品：保险、股权、天使、借贷、征信、理财、消费、支付，而且这些领域几乎都不如美国对应市场成熟。 中国金融业相对落后是客观事实 举一个大家都有切身感受的例子。 2013年6月余额宝横空出世，中国用户惊叹原来理财可以这样简单，
下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。
在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。
投资是指投入当前资金或其他资源以期望在未来获得收益的行为，它的表现为：投资者牺牲现在有价值的东西以期望未来收益。
2022年2月8日，中国人民银行 市场监管总局 银保监会 证监会印发《金融标准化“十四五”发展规划》。 金融标准化“十四五”发展规划 2022年1月 序 言 “十三五”时期，我国金融标准化事业取得突出成绩，有力支撑了金融业高质量发展，为金融服务社会主义市场经济提供了强大动力。国家标准保基础、行业标准强支撑、团标企标促发展的新型金融标准体系基本健全，标准对金融功能全覆盖的格局基本形成，我国金融标准化事业站在了新的历史起点。 “十四五”时期是我国全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标之后，乘势而上开启全面
金融市场的波动往往受多种因素的影响，其中舆情是不可忽视的一环。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，其在金融舆情监测和预测中的应用正逐渐引起广泛关注。本文将深入探讨NLP技术如何在金融领域发挥作用，以及通过结合实例展示其在舆情分析、市场预测等方面的卓越应用。
随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
近期的P2P平台频频爆雷事件，让人们认识到：互金平台的长远健康发展一方面要做好合规，另一方面更要做好风控。我们知道，从事个人消费贷款的互金平台的主要客群是个人，一般需要依据借款人的个人信息、征信记录、个人消费习惯等数据，建立用户画像和风控模型，辅助信贷审批。从事企业融资的互金平台则需要做好企业的尽职调查、财务状况分析、市场调研、担保抵押调查、投资关系、法务分析等各方面的调查与研究。
机器之心专栏 机器之心编辑部 南洋理工大学开发了一个基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 TradeMaster 由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15 种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！ 平台地址: https://github.com/TradeMaster-NTU/TradeMaster 背景介绍 近
豆芽金服创始人兼CEO李世栋：大数据能力决定公司生死
程序员Bob(ID:gh_8a1a1530d0bf) 第168次推文 图源：网络
金融市场从来都是财富聚集的乐园，AI当然不会缺席。区别于传统有监督学习方法，强化学习因为其可以一站式解决“预测”和“投资组合”任务，同时考虑交易成本、市场流动性、投资者避险程度等重要制约因素，在金融市场中的应用具有独特优越性，看起来也更符合投资者的需求。
AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
腾讯企点-在线经营私享会 疫情掀起【在线化】热潮。线上业务崛起，行业重新洗牌。然而，【在线化】是把线下模式照搬线上就能实现吗？在线经营是否已成发展趋势？我们请来各路大咖，与你探讨不同行业中，企业在线业务运营与管理的新模式。 ●第1期 ● 分享嘉宾｜张喆 原江苏银行交易主管 现苏银租赁资金财务部副总经理 分享关键词｜中小金融机构 金融市场业务、Fintech 本期【中小金融机构的Fintech之路】分享会，张喆从金融科技在中国的发展开始说起，同时也进一步深入阐述作为中小金融机构，在展开金融科技探索中
数据猿导读 这是属于消费金融的时代。在大数据技术与金融科技的驱动下，消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张。越来越多企业积极发力消费金融市场，这里面不乏银行机构、小贷公司、互联网巨头、金融科技公司、
数字是理性的，金融不总是理性的 金融，是人类自己制造的时光机。金融的初心，则是帮助人类突破约束条件，在不确定的未来中追求更大的自由。 古时的共享食物，今日的基金、股票、债券，都是一种金融安排，通过共担风险和共享利益，人类得以规模化地实现增长和繁荣。 金融拓展了人类计算未来的能力。特别是近两年，得益于政策支持，普惠金融站上了风口，使得原本没有机会享受金融服务的人群也能获得服务，其中的关键点和难点，是贷款的可获得性。 然而数字是理性的，金融不总是理性的。近两年信贷公司赴美上市潮引发各方争议，今时贷款有普惠金融的
摘要：近年来，“金融科技”（FinTech）概念在全球范围内迅速兴起，但尚无统一定义。 实践中，“金融科技”的具体含义在不同背景下存在差异，与国内的“互联网金融”概念也既 有联系，又有区别。总体来看，金融科技可分为支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理、市 场设施四类。其中，分布式账户（包括区块链）被认为是最具发展潜力的技术，也最有可能对 现有金融业务模式产生重大影响。从金融业发展历史看，新技术的应用和普及虽然加速了新型 服务模式的诞生，但并未从根本上改变银行业务模式、金融法律关系和监管体制，也未对金融 体
金融市场可能是少数真正可以被描述为复杂系统的人类成就之一。复杂系统是物理学中的结构，它们：(a) 从组件之间的相互作用中获得其动态的很大一部分，(b) 相互作用高度非线性，并且往往根据其自身的动态（反馈）而变化，© 系统的行为不能直接归因于个体相互作用的纯和：整体远大于个体部分的总和，(d) 并由此产生两个非常重要的后果：对初始条件的非常强烈的依赖（从相似的情况开始，我们观察到完全不同的最终状态）（一个典型的例子是天气预报）。
数据猿导读 过去一年，互金行业经历政策收紧集中整治，今年又是国家实施“十三五”规划关键年。就在两会前夕，刚上任三天的银监会主席郭树清首次亮相媒体，就对互联网金融行业发展提出了监管原则和意见。或许互金行
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。
一句话总结：抽离自身，防范黄雀，对冲风险，这三点不仅仅是投机也是三个价值连城的人生哲学。
传统的股票时间序列预测主要依赖统计和计量经济学方法，如自回归滑动平均模型（ARMA-GARCH）、向量自回归模型（VAR）、状态空间模型、扩散模型和误差修正向量模型（VECM）。这些模型通过识别金融系列中的模式和波动性，对市场进行分析和预测。随着机器学习的发展，决策树、支持向量机（SVM）等方法逐渐受到重视。近年来，深度学习技术如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的应用显著提升了股票时间序列预测的精度和效率。GPT-3、GPT-4和LLaMA等大型语言模型在解析复杂数据关系方面表现出色，推动了时间序列数据转化为文本序列的创新。
房地产金融是房地产业与金融业密切结合的产物。作为经济学的一个分支，主要研究房地产经济领域内信贷资金运动及其规律性。
图 | 三百云创始人&CEO 许伟 2016年，三百云从汽车估价“跨入”汽车金融；2021年，它又以汽车金融为基础，开始“试探”其他领域。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 “如今，我们已经搭建了一套伽马业务中台、一套伽马数据中台、一套伽马风控系统，三者合一，给银行、保险机构提供了一个全栈式解决方案。”三百云创始人&CEO许伟表示。 其中，三百云的伽马业务中台，也在今年1月份由江苏省工信厅组织开展的2022第一月度“星光江苏”数字经济新品发布会上，被评为2022第一月度“数字经济创新产品”优胜奖。 从0开始帮
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 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
同一时间，中国银保监会官网刊发《关于核准哈尔滨哈银消费金融有限责任公司增加注册资本和调整股权结构的批复》，度小满金融战略投资哈尔滨哈银消费金融有限责任公司（以下简称“哈银消金”）获得监管同意，度小满金融将通过其全资子公司持有哈银消金30%的股权，成为第二大股东。
文|孟永辉 越来越多的迹象开始表明，互联网金融行业从表层的简单相加逐步转移到了深度的重度调整。以支付为缘起的金融科技的不断嬗变、以智能投顾为代表的金融环节的不断革新、以虚拟货币、区块链为代表的金融新产品的不断出现都在说明互联网金融正在走进一个全新的发展阶段。 同互联网金融时代的表现不尽相同，以金融科技为代表的新金融时代的到来所带给人们的体验似乎更加酷炫，更加让人值得期待。尽管亚马逊的无人超市、淘宝的淘咖啡都在展示未来的金融科技将会给我们的生活带来的巨大便捷，但是有关金融科技未来的发展似乎要比他们所展示给我
当我们努力完成我们的第一次收购时，新年将在2018年结束时刻意开始 - 由于我们的首次融资结束而被打断。
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