最近知名开发工具供应商Jetbrains在Java 25周年之际，对开发群体做了一次有意思的数据分析。
“从长期来看，人工智能和区块链等技术的进步将在银行业的发展中扮演重要的角色……为了保持竞争力，银行需要在后台更新技术，以便在前端提供无缝的体验，因为无论用户界面多么流畅，客户都不会容忍花哨的应用程序。”
布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
你想成为一个高知名度、以成长为导向的团队中的一员，拥有远大的目标和潜力，为十亿用户提高生活质量吗？
据wind资讯，摩根大通要求基金经理必须学python。对于传统的基金经理而言，还是蛮有挑战的事情。怎么看这件事及其影响呢？其他机构会跟进吗？
近年来，股市并未迎来大牛市，相反，我们正面临着一个熊市，行情相当不佳。尽管股市一在3000点的心理阻力，左右徘徊，但随后又出现了下跌的趋势，让投资者备受挑战。
WEB前端开发：Python在WEB前端开发中有着广泛的应用，例如使用Django和Flask等框架进行全栈开发。
很多开发者热衷于新兴的编程语言，例如Swift，Rust和Scala等。但是他们的雇主依然倾向于使用比较成熟的语言，例如Java。Python变得越来越流行，很多项目开始使用这种编程语言。 技术招聘平台HackerRank基于3000个对雇主的测试发现，这个行业接受新语言的速度非常缓慢。“雇主倾向于聘用老语言基础较强的员工，例如Java，Python和C。意料之中，他们强调语言的强度，安全和可扩展性。”HackerRank说道。 HackerRank使用的方法是，雇主对编程测试使用哪一种语言，代表那一种语
站在数字经济的十字路口，我们依然需要理顺数字科技与实体经济的关系，只有这样，才能避免数字科技的发展重蹈互联网金融的覆辙。
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
市场情报公司 IDC发布了 2022 年 IDC 金融科技排名，这是一份基于金融机构硬件、软件和/或服务年收入的技术提供商列表。
产融结合，即产业资本和金融资本的结合，指两者以股权关系为纽带，通过参股、控股和人事参与等方式而进行的结合。从两种资本（产业资本、金融资本）的载体来看，产业资本一般是指工商企业等非金融机构占有和控制的货币资本及实体资本；金融资本一般是指银行、保险、证券、信托、基金等金融机构占有和控制的货币及虚拟资本。
软件开发是一个动态的领域。新的编程语言、框架和技术陆续出现，流行，然后消失。开发者需要不断学习新技能，掌握企业发展所需要的新技术。 2018年即将到来，Coding Dojo（编码道场）近期发布了2018最具就业前景的7大编程语言。该公司分析了来自Indeed的25门编程语言、栈和框架的数据，以找出雇主最需求的七个数据。数据基于每种语言的工作发布数量。 📷 结果发现，位居前三名的分别为Java、Python和JavaScript，但相比去年的数据，只有Python是岗位有所增长的。而且Coding Dojo
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用。 编者：Sergio Consoli，欧盟委员会联合研究中心； Diego Reforgiato Recupero，意大利卡利亚里大学； Michaela Saisana，欧盟委员会联合研究中心 这本开放获取的书籍涵盖了数据科学在经济和金融领域的应用，包括高级机器学习、大数据分析、语义网技术、自然语言处理、社交媒体分析、时间序列分析等。此外，它还展示了先进数据科学解决方案的一些成功应用，这些解决方案用于从数据中提取
亲爱的CSDN以及《新程序员》的读者朋友们，《新程序员005：开源深度指南 & 新金融背后的科技力量》正式与大家见面啦！现在，点击下方封面，即可订阅，立享电子书，纸质书双重权益。感谢这一路走来的陪伴，期待 2023 年继续深入技术世界，一起驰骋。 （注：纸书将于春节后快递，小程序订阅立即生效） 《新程序员005》包含了“开源深度指南”和“新金融背后的科技力量”两大系统化专题，能够帮助所有的用户一个专题对开源和金融实现全方位的了解与深入。 今天，开源已经吞噬了世界，数字化渗透了各行各业。在诸多的行业数字化中
对于金融与科技之间关系的模糊，最终导致了互联网金融与金融科技的集体败退。但凡是那些真正理顺了金融与科技之间的玩家，几乎都理所当然地成为了最后的胜利者。无论互联网金融与金融科技能够给我们带来多少的改变，科技是工具，金融是主体的地位是不能改变的。一旦发生了改变，互联网金融和金融科技必然会进入到死循环当中。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
Python基础面试题快速自测, 你真的懂Python基础么?先来几道题试试，比如： 1. What will be the output of the code below? list = [
本文在新版《DZone大数据指南：数据科学和高级分析》中提供。获取更具洞察力的文章，行业统计数据，以及更多资讯！
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。
在当今数字时代，大数据已经成为信息社会的核心，它对商业、科学和社会产生了深远的影响。本文将深入探讨大数据的概念、应用领域和对未来的影响。
互联网和金融，真的是两个最聪明群体所从事的行业。似乎这两个行业，都是开始就高薪，并且未来想象空间无限。所以才会有那么多人才蜂拥而至。随着互联网不断发展，互联网和传统领域的结合成为更重要的方向，这
互联网金融在前，金融科技在后的现实让很多人一直都在强调两者之间的关系。其实，互联网金融和金融科技之间并没有直接的关系，从某种程度上来讲，金融科技一直都在革“互联网金融”的命。因为金融科技其实就是在做那些互联网金融来不及做的工作，甚至对互联网金融进行深度改造。如果我们一定要寻找互联网金融和金融科技之间的关系，那么，金融科技是互联网金融的改造者，或许更加贴切。
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。
原文注：陈龙，原长江商学院金融学教授、长江商学院副院长，现阿里旗下“蚂蚁金服集团”首席战略官。本文是陈龙教授于2014年10月25日长江商学院毕业暨迎新典礼上的演讲稿。在演讲中，陈龙教授从银行、投行、消费者信贷三个角度出发，深入浅出地对金融的本质进行了阐述。围绕着互联网金融和供应链金融，陈龙教授展开了细致而又深刻的探讨，更结合中国的经济和金融制度现状，对金融产品在中国的未来做了展望。陈龙教授认为，基于互联网、数字技术和平台的普惠金融大有可为，当前正是发展“不一样的金融”的黄金时代。以下是微信公号“盈保倍”整
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
2021年12月22日，中国人寿保险股份有限公司上海数据中心2021年云服务采购项目采购公告发布，项目资金来源为自筹资金18000万元。 招标控制价：本项目包件1最高限价3000万元，包件2最高限价5000万元，包件3最高限价7800万元，包件4最高限价1000万元，包件5最高限价1200万元。各包件允许兼投兼中。 服务期限：自合同签署之日起36个月。 服务地点：上海、北京及其他采购人指定地点。 招标内容： ①本项目共5包（各包件均含配套所需现场人天服务），具体如下： 包件一：混合云基础服务，最高限价30
选自eFinancialCareers 作者：Sarah Butcher 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 金融机构由于面临激烈的竞争压力，需要不断对自身结构和人才资源进行迭代，以适应不断变化的新情况。随着微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel，我们可以看到金融界已经向计算机科学（特别是机器学习）人才打开了大门。近日，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（Big Data and AI Strategies: Machine Learning an
金融魔方创始人兼CEO刘嘉：金融SaaS为中小企业赋能的机遇与挑战
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。
为了适应数字化浪潮下，生产、生活、治理方式的全面转型，所有企业都在思考和推动自身的数字化发展路径。作为新时代最重要的生产要素，数据资源的力量即将引发经济发展模式的质变，那如何才能利用好数据呢？如何才能通过数据为高质量增长提供新动能呢？答案可能是，我们很多思考都要立足在云上了，无论是什么形态的云。
1、金山文档在线py脚本编辑器克服了python环境安装部署的难题。自己要搞1周吧
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
以蚂蚁金服、京东数科为代表的金融科技巨头的上市遇阻，彻底浇灭了以科技作为幌子，继续从事金融业务的最后一丝希望。于是，越来越多的玩家开始转型成为真正意义上的科技玩家，真正意义上的以科技为主导的金融科技发展新模式开始出现。
智能风控已经被提及了很多年，在业界也有诸多应用实践，但是，智能风控相关书籍中，能够阐述完整智能风控体系，将智能风控各个环节融会贯通并结合实际案例的还是凤毛麟角。经过十余年的沉淀，蒋宏老师以及他的团队将智能风控的核心方法、流程和应用实践整理成书籍出版，相信能够帮助到智能风控领域的从业者。
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
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。
如果用一个词来形容业已过去的互联网金融时代的话，喜忧参半，或许是再合适不过了。喜的是，借助互联网的方式和方法，金融行业的运行效率的确比以往提升了不少；忧的是，互联网的规模效应与金融的风控之间的天然相悖的关系，最终将互联网金融的发展带入到了一种相对较为危险的境地里。我们看到的以互联网金融平台的跑路为代表的乱象，便是这种情况的真实体现。
文|孟永辉 移动互联网时代的结束让人们开始寻找新的破局点，互联网金融同样如此。在经历了移动互联网时代用户从线下迁移到线上带来的快速增长之后，整个行业陷入到了新一轮的困境之中。P2P平台跑路、校园信贷乱象频出、ICO被定义非法都是移动互联网时代互联网金融飞速发展之后留下的问题。在互联网金融发展的新阶段，如何借助新的手段和思路破解当前行业面临的困境和问题成为众多企业面临的主要问题。 在金融与人们的生活联系日益紧密的背景之下，如何借助新的科技手段在这一市场当中找到新的增长点，成为很多互联网金融企业当下必须慎重考
今年 Java 迎来了 25 岁生日，Java 15 也刚刚发布，作者通过深入分析研究不同来源的数据，向我们展示了 Java 的现状。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
官网：https://www.openchain.org/ GitHub：https://github.com/openchain/openchain Openchain 是由区块链技术公司Coinp
如今，由强大的软硬件驱动的信息系统和应用系统是银行和金融行业的核心，一次宕机就有可能造成百万级，甚至数千万美元的损失！
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
如果一定要为现在的金融科技玩家寻找一个注脚的话，或许「科技」在恰当不过了。没错，几乎所有的金融科技玩家都在用「科技」标榜自己，逐渐变成了当初他们宣扬自己的样子。事实上，当初的金融科技玩家并不想要成为科技玩家，他们口中所谓的「科技」仅仅只是一个名头而已，他们真正从事的依然是金融的买卖。
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