编者按：金融衍生品定价是量化金融中最为关键的问题，当考虑多种因素进行价格评估时会遇到“维数灾难”，这种高度非线性的拟合问题正是神经网络擅长解决的，本文中的最小二乘后向DNN方法（LSQ-BDNN方法）在前面研究基础上提出了将LSQ嵌入DNN的思路，在百慕大期权和CYN中得到了精确性和时效性的验证。
点击标题下《大数据文摘》可快捷关注 文章来源: Mckinsey Company 翻译：郭芳菲 校对：Lynda（转载请保留） 正确定价的重要性其实是很难评估的。产品平均价格每上涨1%，企业营业利润就会同比增长8.7%（当然，这是在假设没有损失量的情况下）。然而，据我们估计，成千上万的定价决策企业中每年有高达30%的企业未能提供最佳定价。这对企业是一个巨大的损失。让人觉得尤为烦恼的是海量的可获得的数据可以为公司提供一个制定更好定价决策的机会，但是大数据具有复杂性，而那些能够解决大数据复杂性的办法的价值是巨大
来源：ToBeSaaS｜作者：戴珂 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 SaaS公司，别拿定价不当回事 相比于Sa
本文以航空服务为场景，设计了一系列动态定价方法，对于其他场景具有借鉴意义。
数据（Data）是一项资产的观念形成虽然时间不长，但已经成为人们的共识。成为资产的两个基本前提条件是能够确权和定价。确权是确定谁拥有什么权利或权益，定价使得资产具备可转让性。相比其他资产类别，数据资产（Data Assets）的确权和定价的研究刚刚起步，但数字经济的发展迫切需要对这一课题进行研究。
来源/作者 ：李宽wideplum ---- 定价是SaaS赚钱的核心表现。定价也是SaaS产品价值的体现。今天这篇编译的文章，将带你入门SaaS定价的方法。 每家 SaaS 公司可能各不相同ーー但几乎每家公司都犯了同样的错误，使公司处于危险之中: 它不了解自己的定价。 公司为了创造一个伟大的产品和吸引新的客户而倾注了大量的血汗和泪水。然而，大多数 SaaS 公司并不知道它们对客户的价值，也不知道如何最好地传播价值。 如果你的 SaaS 公司没有一个合适的定价策略，那么你将会丧失巨大的收入。你不知
本文是以airbnb为背景，设计的房屋动态定价方法。本文采用两阶段的方式对定价进行预测，总体方案流程和上一篇文章中APP-LM有点类似，但是细节上也有差别。本文为kdd'18的论文，上一篇为kdd'19的论文，上一篇论文也就更进一步的提出了端到端的方法，如果没看过上一篇的可以看一下上一篇，因为关于损失函数中的一些含义介绍有所省略，因为在前一篇介绍过了。
👆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
译自 How SaaS Companies Can Monetize Generative AI 。
软件许可的范围从永久到订阅、部分授权和无限制授权。决定哪种方法最适合您的公司呢？通常情况下，选择哪种方法取决于软件供应商定价政策以及买方预算。在当今无服务器技术、PB 级数据移动和高可用性云产品的世界中，传统的定价模式不再适合当前的新模式。定价需要不断发展，以满足数据和 IT 界不断变化的需求。
制定合适的价格很重要，再怎么夸大都不过分。价格提高1%意味着经营利润平均可以增长8.7%(当然，假设销量没有损失)。不过我们估计，在许多公司每年制定的成千上万个定价决策中，多达30%未能给出最合适的价格——这意味着收入大量流失。而且考虑到如今海量数据为公司提供了难得的机会，可以做出合理得多的定价决策，这种现状尤其令人不安。对那些能够井然有序地应对复杂的大数据的公司而言，这蕴含着巨大价值。 我们倒不是说制定合适的价格很容易：由于数字化促使多渠道越来越复杂，客户接触点的数量不断激增。不过，价位需要跟上来。由于
制定合适的价格很重要，再怎么夸大都不过分。价格提高1%意味着经营利润平均可以增长8.7%（当然，假设销量没有损失）。不过我们估计，在许多公司每年制定的成千上万个定价决策中，多达30%未能给出最合适的价格——这意味着收入大量流失。而且考虑到如今海量数据为公司提供了难得的机会，可以做出合理得多的定价决策，这种现状尤其令人不安。对那些能够井然有序地应对复杂的大数据的公司而言，这蕴含着巨大价值。 我们倒不是说制定合适的价格很容易：由于数字化促使多渠道越来越复杂，客户接触点的数量不断激增。不过，价位需要跟上来。由于许
条件表Condition table 包含可用来创建相应条件记录的Keys,比如：Condition table :Material； Customer/Material。我们可以根据业务需求，添加自定义的条件表，号码范围501---999。
从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。投资进行这样的迁移，其动力在于，围绕业务能力构建较小服务，能够提高开发者的生产力。团队一旦成为服务的主人，同时也就成为自身命运的主人，这就意味着可以不受系统中其他服务的限制，自由的对自有服务进行改善和升级。
2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过了关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要的决议。“十四五”规划强调“数字经济”是未来推动经济发展的重要手段， 要对中国现有经济全面进行“数字化”转型，大力发展数字经济，扎实推进传统产业数字化赋能改造提升。目前在金融领域，各大国有商业银行、股份制商业银行、城商行和互联网银行也都开启了数字化转型的工作。然而，金融数字化转型推动传统业务信息化、日常操作线上化、决策分析智能化的同时，也对金融系统的算力提出了更高要求。
条件表Condition table 包含可用来创建相应条件记录的Keys,比如：Condition table :Material；Customer/Material。我们可以根据业务需求，添加自定义的条件表，号码范围501---999。
本文介绍了苹果 App Store 的新定价机制，是 App Store 在 15 周年之际推出的最重要价格升级。
条件的存取顺序（access sequences）可以设置若干个条件表（Condition Table），但仅有存取顺序还不能维护条件的记录。能够维护条件记录的是条件类型(Condition Types)，在条件类型里可以设定存取顺序（也可以不设定），外加多个参数。
自助餐定价需要考虑多个因素，包括成本、目标客户群、竞争环境等。以下是一些建议的定价策略，帮助你在自助餐业务中获得更好的盈利：
在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理
为任何应用或服务设置一个功能强大的云计算环境相对简单，但真正的挑战是创造一个既有效又高效的环境，尤其是在设置和运营成本方面。随着新的一年的到来，很多企业无疑都在寻找更顺畅、更经济的方式。值得庆幸的是，云计算成本优化可以通过多种服务以多种不同方式完成。
在有了上一篇预备知识的铺垫之后,从现在开始我们正式的进入远期合约的定价 我们在之前留下了一个思考题: 假设黄金现货价格是1000美元,市场普遍认为1年以后的价格会涨到2000美元,那么一年期黄金期货的
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”。 来自：Finance Research Letters 48 (2022) 作者：Matthias X. Hanauera, Marina Kononovab, Marc Steffen Rappb 标题：Boosting
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，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 今天的推荐来自AQR，是关于机器学习论文的推荐。从“实证资产定价”，到“金融领域如何有效的利用机器学习模型”，再到“如何更有效的进行策略测试”等。 一共五篇论文，每篇都是经典，都值得仔细阅读：文末附下载。 Empirical Asset Pricing via Machin
专家认为智能定价是在COVID-19流行期间拯救公司的关键。他们指出，由于随之而来的经济影响，COVID-19已经使之前较为成功的定价策略失效。因此，需要有竞争力的智能定价来维持利润并通过足够的利润在新冠流行期间维持公司生计。
随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理。这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。
近几年，随着 Notion 的火爆，吸引了不少 Notion-Like 的产品。有的产品是将 Notion 的部分特性与自家的产品进行融合，比如语雀。有的是对标 Notion，比如 Wolai 和 FlowUs. 有的兼而有之，比如微软打算推出的 Loop, 虽然是将其融合至自家的 Office 产品系列，但是也能看到浓厚的 Notion 风格。此外，还有印象笔记的新产品 Verse.
内容提要：近年来，大数据「杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密，这一行为深受广大用户诟病。不过，根据文旅局最新发布的规定，大数据「杀熟」行为将于 10 月 1 日起被明令禁止。
来源：ToBeSaaS｜作者：戴珂 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 所有生意都离不开营销，SaaS当然也不例外。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习
这是 Python 进阶课的第十四节 - FR007 利率掉期定价和曲线拔靴，进阶课的目录如下：
对于计划出租房屋的房主，你应该将房屋的租金设定为多少呢？或者对于租房的顾客而言，应该给自己的租房支付多少呢？不管是对于一次有计划的远足，还是一次说走就走的旅行，为租房付出多少才真正合适呢？ 回答这些问题并不容易。事实上，可以通过将潜在的租房列在我们网站— Airbnb 上来实现，Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站，它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦点小组，我们观察到人们在我们的网站上填写房屋信息的过程中，往往在价格选项上会显得为难。很多人会查看他们的邻居们所设置的价码，然
| 导语 在会员服务的极简公式：收入=付费用户数*客单价，上面玩来玩去也绕不开客单价的问题。今天就近期的有效实战经验来分享下调整会员定价提高客单价的几个关键作者：swanshi腾讯高级产品 一、准备调价策略—新价格框架搭建 1.1为什么要调价？ 如果你产品的会员服务价格已经运行了很久，看起来一起都自然而然，但很可能还不在最佳定价上！ 为什么？来看看下面但分析图谱： 上图是一个我在做定价实验时的回收数据，通过不同定价策略，购买用户数量和实际收益会有对应变化 当价格最低的时候，付费人数因价格冲动
作者：Dan Hill，Airbnb的产品主管 编译/校对：张天雷/郭蕾 摘自：http://www.infoq.com/cn 对于计划出租房屋的房主，你应该将房屋的租金设定为多少呢？或者对于租房的顾客而言，应该给自己的租房支付多少呢？不管是对于一次有计划的远足，还是一次说走就走的旅行，为租房付出多少才真正合适呢？ 回答这些问题并不容易。事实上，可以通过将潜在的租房列在我们网站—Airbnb上来实现，Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站，它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦
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，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：John Hua FANa、Sebastian BINNEWIESb、Sanuri De SILVAa 前言 本文主要研究了情绪因子在商品期货截面策略的应用。文章发现，情绪变化较大的商品的表现比情绪变化较小的商品要好。虽然情绪乐观/悲观的程度也很重要，但与情绪的变化相
在数据领域，有很多“书上一讲就明白，实际一干就报废”的知识点，因此同学们才有这种疑惑。趁着开年，系统帮同学们解答一下，后续工作、面试都用得上。而在众多理论里，定价模型是最常见的一个。
多年来，无数企业为了在其行业市场中领衔，不得不面对时间、资源短缺及其他问题，获得竞争优势有许多绊脚石，例如：时间、资源等。
本篇对美式期权和百慕大期权用 PDE FD 做定价。它们都有提前执行 (early exercise) 的特征，前者可以在任意时间提前行权，后者只能在规定好的一组日期上提前行权，因此所有特征一样时
在金融领域，计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码，从而提高了研究效率。但是，一般的Python代码速度很慢，不适合用于生产环境。在这篇文章中，我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
NFT交易市场的近期颓势频现，整个市场的流动性大幅降低，而此时8月异军突起的SudoSwap则凭借一超多强的增长数据，让基于AMM机制的交易市场映入大众视野。
非沉没成本（包括机会成本）：固定（规模经济的本质要素）和可变成本；联合（范围经济的实质因素）和非联合成本
你应该收多少钱才会让一个人住在你家里？或者说，你愿意花多少钱住在别人的房子里？对于计划好的假期和突然决定的行程，你是否愿意或多或少地花点钱？
公司商业模式不同，提高用户终身价值的方法也不一样，零售公司：说服他们购买更多产品；SaaS公司：续订、延长订购年限、升级到更贵的服务。
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？
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 D
相比TA-Lib在技术分析领域的地位，QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
Oracle实行的则是按照所谓的“processor factor”（处理器因子）来收费的。Oracle根据每个处理有几个核把核数乘以对应的一个数值，然后决定需要多少个License。比如，8核的处理器这个数值是0.25，这就意味着每个8核的处理器需要2个License，而4核的处理器这个数值是0.5等等。Oracle表示这种方式实际上会帮助用户省钱，Oracle说与以前根据处理器来决定License的数量相比，这种模式用户需要的License会少一些。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
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