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社交初探

如果有童鞋对这个感兴趣,大猫可以在以后的文章中进行介绍~社交兴起如今,一种新兴的本管理模式在欧美乃至埃及巴西等国兴起,他有个非常时髦的字:社交(Social Trading Network 我们对于社交络也许已经非常熟悉,但什么又是社交?其实,社交非常类似于现在热门的游戏主播,只不过主播们直播的不是唱歌或者打LOL,而是自己的股票交易记录。 说干就干,从2008年开始,一大批社交诞生,比较知的有eToro、ZuluTrade、ayondo与Currensee。 当然社交也无法杜绝所有信息不对称问题。由于的门槛比较低,几乎任何人都能注册展示自己的交易记录,其中不除有些人纯粹是靠运气获得优异的历史战绩。 这可能导致逆向选择问题:长此以往,留在的都是那些采用激进策略并取得高收益的主理人,而稳健型的者则被订阅用户所抛弃。如何避免逆向选择是社交未来所要重点解决的问题之一。

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pyqlib:微软开发的量化

介绍 官:https:github.commicrosoftqlib 是面向AI的金融量化、实现其潜在的价值,创造AI在量化的价值。 包括全部的机器学习中的数据处理、模型训练、回测;以及量化的Alpha 预测、风险模型、市场动态性建模、操作顺序等。使用Qlib可以快速的实现想法到量化的策略。 中间层是量化流程(Workflow)。信息抽取模块(Information Extractor)负责从异构数据中提取有效的信息。 而组合生成模块(Portfolio Generator)则能根据预测得到 Alpha 信号和风险信号辅助生成策略组合。 订单执行模块(Order Executor)是的最后一步——交易执行,帮助用户判断何时下单也是一门艺术。最层是交互层(Interface)。

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    pyqlib:微软开发的量化《介绍篇》

    文章目录介绍集成模型介绍 官:https:github.commicrosoftqlib 是面向AI的金融量化、实现其潜在的价值,创造AI在量化的价值。 包括全部的机器学习中的数据处理、模型训练、回测;以及量化的Alpha 预测、风险模型、市场动态性建模、操作顺序等。使用Qlib可以快速的实现想法到量化的策略。 ?

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    pyqlib:微软开发的量化《介绍篇》

    TOC 介绍 官:https:github.commicrosoftqlib 是面向AI的金融量化、实现其潜在的价值,创造AI在量化的价值。 包括全部的机器学习中的数据处理、模型训练、回测;以及量化的Alpha 预测、风险模型、市场动态性建模、操作顺序等。使用Qlib可以快速的实现想法到量化的策略。 中间层是量化流程(Workflow)。信息抽取模块(Information Extractor)负责从异构数据中提取有效的信息。 而组合生成模块(Portfolio Generator)则能根据预测得到 Alpha 信号和风险信号辅助生成策略组合。 订单执行模块(Order Executor)是的最后一步——交易执行,帮助用户判断何时下单也是一门艺术。 最层是交互层(Interface)。

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    贷行业步入新周期,出借人的秘籍在哪?

    面对如此多的,出借人想要选择靠谱的依然需要练就一双“火眼金睛”。很多出借人在选择的时候,比较迷信目繁多的评级和,甚至还有一些出借人比较看重的获奖情况。 虽然某些时候的评级和获奖情况可以在一定程度彰显的质量和实力,但是,如果将评级和获奖情况看成是唯一的衡量标准,显然有些太过武断了。首先,评级并不能反映的真正实力。 由于评级和缺少一个客观、公正的评价标准,最终导致了贷市场评级和的泛滥成灾。在贷行业野蛮生长期,我们经常看到一些会花钱买一些评级来包装自己。 因此,出借人不能一味地为了高收益而将所有金全都在高收益项目,而是要多去选择理财方式,做到互补。 尽管数量大幅度减少,质量却大幅度提升,但是,出借人依然需要找到真正适合自己的秘籍。只有这样,出借人才能乘着贷新世代的东风,迎来的春天。

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    机构如何判别互联数据造假

    原数据团队主要帮助机构和监管机构还原互联企业真实数据水,降低与合作风险,针对互联行业普遍存在的数据造假现象,究其原因,拆其伎俩,防止各机构中招。 在电商运营早期,为了吸引商家入驻,不收取服务费和销售额的分成,有些商家为了周转金,创建虚假订单,用信用卡支付套现。电商消费,信用卡支付占据了最高的比例,即使很小套现比例,总量也是不小。 在2018 年“马蜂窝事件”中,备受质疑的一个数据造假“套路”是,不少用户在其他的旅行攻略、点评内容,通过爬虫程序,被搬运到马蜂窝。实际,此类做法并不新鲜。 因为安卓系统的开放性,破解系统权限后,一板电脑设备甚至可以装十多个同样的App,配合不需实制的虚拟运营商电话卡,可以形成十多个看似真实、独立,实则批量化虚假的用户。 要杜绝互联行业数据造假现象,需要行业从业者、机构、用户、市场监管机构等多方共同努力,从转变观念开始,建立诚信为本、健康可持续的发展观,相关部门也会制订出相应的法规,并推行如区块链、第三方数字认证等防数据篡改技术应用

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    美国众筹让大众跟随优秀机构做

    由此,今天,股权众筹-Crowdfunder,宣布成立一支风险本指数基金。 该风险本指数基金,从概念看类似标准普尔500指数或道琼斯工业指数,是针对早期创业企业风的多元化组合指数,其中很多来自于美国知的风险机构。 “通过将基金和我们的在线结合,我们能让者直接于创业企业,也能提供多元化的工具使得于有众多风机构支持的创业企业组合。 对于Crowdfunder,该基金将专业富有的人吸引到了该。对于参与的风险机构,Crowdfunder带来了多元化。毕竟,一家独角兽企业是经过多轮融后才形成的。 该消息宣布之前,位于纽约的风险基金CollaborativeFund—于Kickstarter,Lyft以及Reddit的早期人—将和旧金山的股权众筹CircleUp合作设立总额为1000

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    金融农村贷线,域近10万

    2017年09月06日消息,农业金融——农村贷官正式线,其官为nongcundai.com。   截止2017年3月末,该公司累计为合作企业及其、下游解决金达59亿多元,现仍有存量产5亿余元。    据悉,农村贷官使用的域nongcundai.com是农村贷在今年五月份时耗9.8888万元收购的。  nongcundai.com注册于2013年,对应的含义为“农村贷”。 在今年来农村金融崛起的大背景下,这一域的价值也翻了数倍。  nongcundai.com被搭建为农村金融贷款是这一域最好的归宿。 最为域人,即通过域赚一笔,有看到自己的域被终端启用,的确是意见很有成就感的事情。

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    巴伦周刊发布美国智能行榜

    我们的包括了在Backend数据库中有两年历史的10家智能。该榜单会随着智能顾行业的发展不断增加新的。 (为了对优秀金融进行,我们要求有7年的顾记录)尽管Vanguard和Schwab在产规模占据主导,但是仍然是Wealthfront,Betterment,以及其他独立的智能推动着行业的技术边界拓展 “我们认识到智能顾作为一种类别并没有经历大幅下跌,”她说。“当发生下跌时,人们对ETFs和自动化会产生疑问。”其他智能中最后三家公司主要是因为其业绩比较差。 到今年目前为止,Acorns实际是回报非常好的智能。 美国智能报告请加入点滴科技讯知识星球!?

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    【重磅发布】2018中国量化年度盘点

    私募根据私募数据:整个2018年,截至12月21号,表现最好的策略为管理期货策略,均收益率为3.88%,其次是固定收益的1.76%,而股票策略以-16.50%的表现,倒数第二,仅好于事件驱动策略的 来源:私募 据私募数据中心不完全统计,2018年1-11月份共有5669只成立时间满11个月且有业绩记录的股票策略对冲基金产品纳入统计,均收益率跌幅较大,录得-13.43%;首尾收益率相差高达 来源:私募据私募数据中心统计,2018年1-11月纳入统计且成立时间满11个月的基金组管理期货策略产品共有536只,均收益录得8.49%,首尾收益相差322.74%。 来源:私募据私募数据中心不完全统计,今年以来共有324只成立时间满11个月的相对价值策略对冲基金产品纳入统计,均收益率录得3.99%,首尾收益相差122.19%;其中正回报的产品有201 来源:私募据私募数据中心不完全统计,2018年今年以来总共有135只成立时间满11个月的事件驱动策略产品纳入统计,其均收益率跌幅有所收窄,录得-17.70%,首尾收益相差高达135.77%

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    微软首个AI量化开源Qlib手体验!

    近日,微软亚洲研究院正式发布了业内首个AI量化开源Qlib,发布一个月以来已经在GitHub收获2.3k+star!? 也可以根据称动态过滤加载数据?更多有关数据查询的操作本文就不再一一示例,感兴趣的话可以查阅官方数据API! 、策略等信息的详细配置,这部分和大多数量化的方法类似,本文不做过多叙述。 用户不必管理不同版本的数据减少缓存占用使数据可以通过远程方式访问这一块我没有具体研究,毕竟Qlib和其他量化相比,支持离线模式就很香了,如果想进一步学习可以查阅官方文档。 参考料Qlib: https:github.commicrosoftqlibQlib docs: https:qlib.readthedocs.ioenlatestindex.html微软也搞AI量化

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    多比又添国际团队:原满币联合创始人出任多比与战略合伙人

    近日,多比交易正式任命原Coinbene满币交易所联合创始人辜宥森为多比与战略合伙人一职,并与以辜宥森为首的原Coinbene满币国际运营团队签署合作协议。 与曾获得真格基金早期的老牌交易所火币不同,自去年8月众筹后,Coinbene满币就以势如破竹之势,列Coinmarketcap第18位。 在项目分析和流通市值管理方面,国际运营团队有专业的顾问人士,对区块链国际项目,实行严格审查,通过率仅为3%,争取优质项目在线。 其二,至臻本、泰国皇室、中国香港著地产一千万美金入多比交易。 目前,多比交易在coinmarketcap前进10余位,每日新增用户超过3000人,注册人数高达65W人,日交易总额突破2亿美元,为交所与深交所的总和,约占数字货币交易市场11%左右的交易量

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    【盘点】金融科技走向风口,细数互金领域估值最高的十家企业

    近几年,互联金融层出不穷,不仅传统金融行业第一时间进入互联金融,很多非金融出身的知企业也开始涉足互联金融业务。但是,互联金融讲究的是“剩者为王”,并非起步越早就越有机会占据一席之地。 公司估值:1165亿元人民币公司大事件:1、2014年11月,荣获由海市政府颁发中国金融创新榜创新机构年度奖——年度创新2、2015年8月,当选海市互联金融行业协会副会长单位3、2016 ,京东金融第四5、2016年7月1日,2016年中国独角兽企业估值行榜TOP300出炉,京东金融第十伍微 众 银 行 成立时间:2014年10月董事长:顾敏公司简介:微众银行是由腾讯公司及百业源 、立业集团等知民营企业发起设立的一家民营在线金融服务,总部位于深圳。 采用线线下结合的模式,信息披露比较透明,会公布每季度的相关运营数据,方便人了解的运行状况,及时预测和规避风险。

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    1分钟链圈 | 以太坊DApp热门行榜:ForkDelta位列第一!哈佛大学区块链团队获新融,重点发展区块链教育

    观点朱啸虎:区块链要回归到创造价值以太坊联合创始人Joseph Lubin:专注开发数字货币,ETH的价格“任其涨跌”公司HTC区块链手机Exodus不包含原生区块链络苏宁金融区块链黑单共享数据 三项区块链技术相关专利获欧洲专利局批准以太坊DApp热门行榜:ForkDelta位列第一福布斯公布全球探索区块链的50家市公司:中国三家银行跻身前五融分布式开源代码HitChain获得火币本千万级战略哈佛大学区块链团队获新融 紧随其后,“竞猜类”的Fomo3D跃居第三;此前大热的加密猫CryptoKitties第五,新线主的Augur第六。 (PR Newswire)11.分布式开源代码HitChain获得火币本千万级战略据了解,HitChain定位为分布式GitHub,作为开源中国社区战略合作方拥有全球第二大代码托管。 (链财经)12.苏宁金融区块链黑单共享数据4个月超过百万据中国消息,今年2月,苏宁金融线了国内金融行业首个基于区块链技术打造的黑单共享,截至目前,这一区块链黑单共享存储的数据已突破百万

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    这个人工智能,能帮你从3050家P2P中挑出最不会跑路的

    截止2016年3月,在国内近4000家P2P中,问题比例已接近40%,者的金难以得到保障。者希望知道自己的金放在哪里最安全?到哪个最有安全保障? 进行风险量化,为者提供决策的模型。 OMNIRank是如何帮助者选择的呢?我们每个月使用OMNIRank对风险进行量化预测,并根据量化结果对越靠前表示该下个月出现问题的概率越低。 之后计算在不同区间的,在下个月实际出问题的比率。我们发现,半年来前100的没有出现问题,这给者提供了一个安全的区域。 此外,我们还专门为者设计了懒人选功能,告诉我们您的需求,我们就会给您推荐合适的。更丰富的产品信息,请访问我们的产品设计站。(DT君:也就是说,这个东东可以帮你选到好的P2P,很实用。)

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    「15」用户-用户渠道的寻找及质量评估

    但是也会有址导航没有搜录的站点。这时,我们就可以去站长之家查看与我们产品相关的站点高的站点广告放效果肯定高于低的站。但是相应的,放的价格也会高很多。 同理,我们如果想要放某个的广告,也可以输入“XX代理”的关键词,去找到高的站点合作,从一定程度,可以避免我们陷入低质的坑。 1、查验这个就是文说的,我们在寻找渠道时,一般会去查看一个渠道的。比如相同类别的站点址导航位置的,搜索引擎的。这些从某种程度就是质量的代表。 这时候,就可以用站长的SEO综合查询,在输入具体的址后,可以看到该址的流量,权重,注册时间。通过这种数据的量化,我们能够进一步确认该站点是否值得合作与放。 知识点总结以,我们就讲完了渠道的寻找方法和渠道质量的评估方法。我们一起来总结下这两个方向的知识点:1、我们可以通过址导航、搜索引擎的筛选,找到一些我们认为的优质渠道。

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    如何用爬虫和挖掘技术设计一款数据舆情产品?(附开发源码)

    OMNIRank模型经过以数据产的准备及探索分析,我们提出我们的核心模型OMNIRank,一个对P2P进行风险量化,为者提供决策的模型。Google开发了人工智能AlphaGo。 OMNIRank是如何帮助者选择的呢?我们每个月使用OMNIRank对风险进行量化预测,并根据量化结果对越靠前表示该下个月出现问题的概率越低。 之后计算在不同区间的,在下个月实际出问题的比率。我们发现,半年来前100的没有出现问题,这给者提供了一个安全的区域。 微观主要从基本面,标信息,新闻以及口碑。通过媒体,工商信息以及者角度透视每家的发展。数据以及清理主要对新闻报道,社交媒体,门户站以及等数据进行爬取。?? 整合用户评论,深入分析的口碑,从别人的经验中汲取教训。收集最全最新的问题,让者避免雷区。整合贷门户站,社交媒体用户评论,为预警。

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    这11家公司连产品都没有就吸引了12亿美元风

    在过去一年,此类科技初创公司完成了史规模最大的三次融活动,这促使我们进行了一番研究,尽可能详尽地整理了一份在产品正式发布前就募集到巨额金的初创公司单,并根据募集到的金进行。 虽然该公司在个月只是针对几千会员推出了测试版,但Jet已经从者手里筹集到2.25亿美元,其中包括来自中国电商巨头阿里巴巴的一笔,但数额不详。 今年4月,该公司再融1.45亿美元,估值达到15亿美元。有关Airware的争论还在继续,该公司正在为商用无人机搭建软件。 当时,据说,这笔金将“作为Airwave的在今年晚些时候入商业运营的一部分准备金”。在Airwave之后,还有两家已偃旗息鼓的初创公司。 相比之下,在Zillow推出测试版之前它的那3200万美元堪称神来之笔。这家房地产数据库站在2006年2月线。后来该公司在2011年市,现已发展成为一家市值超过50亿美元的公司。

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    论文和专利数量全球第1、高校人才落后,清华104页报告解读中国AI

    ;专利,中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量略微领先于美国和日本;产业,中国的人工智能企业数量在全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市;风险,中国人工智能领域的占到了全球的 全球高水论文产出,中国数量第一?▲全球Al高影响力论文分布图展示了全球Al高水论文的区域分布情况,可以看出,目前高水论文的来源主要分布在北美、西欧和东亚等地区。? 中国、美国和英国在高水论文产出的榜单三甲,伊朗作为唯一的西亚国家第8。 斯坦福大学杰出人才入量达79人,全球领先;麻省理工学院、伦敦大学学院、华盛顿大学、圣保罗大学紧随其后。清华大学15位,海交通大学第33,与其国际人工智能人才总量相比,大幅下滑。 北京市优势显著,人才入量累计达27355人,列全国第一。江苏省人才入量累计达到19293人,第二;陕西省人才入量达12878人,第三,也是唯一一个进入前十的西部省份。

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    清华发布《中国AI发展报告2018》:中科院系统AI论文产出全球第一

    数量略微领先于美国和日本;产业,中国的人工智能企业数量在全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市;风险,中国人工智能领域的占到了全球的60%,成为全球最“吸金”的国家。 全球高水论文产出,中国数量第一全球Al高影响力论文分布图展示了全球Al高水论文的区域分布情况,可以看出,目前高水论文的来源主要分布在北美、西欧和东亚等地区。 中国、美国和英国在高水论文产出的榜单三甲,伊朗作为唯一的西亚国家第8。 斯坦福大学杰出人才入量达79人,全球领先;麻省理工学院、伦敦大学学院、华盛顿大学、圣保罗大学紧随其后。清华大学15位,海交通大学第33,与其国际人工智能人才总量相比,大幅下滑。 北京市优势显著,人才入量累计达27355人,列全国第一。江苏省人才入量累计达到19293人,第二;陕西省人才入量达12878人,第三,也是唯一一个进入前十的西部省份。

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