在这篇文章中，我们将仔细研究这家银行业巨头多年来独特的投资和收购战略，以期在金融领域与金融科技公司竞争。 2017-2020：摩根大通金融科技交易 “我们必须战斗。我们必须加快行动。...该公司对金融科技投资的紧迫性、迅速性和多样性表明，其希望与席卷银行业的颠覆性金融科技发展趋势进行多维度、全方位竞争。...这家银行业巨头支持投资管理技术和专业服务公司Arcesium；并与高盛、美国银行、摩根士丹利、富达投资共同参与低成本证券交易所Members Exchange的战略融资。...紧随其后的是对现金管理初创公司Trovata的 430 万美元投资；该公司与花旗、德意志银行和汇丰银行一起，向花旗机构客户集团开发的数字投资者交流平台Proxymity注入了总额 2050 万美元的资金...6 月和 9 月，随着这家银行业巨头宣布收购总部位于英国的数字财富管理平台Nutmeg，完成了一系列交易；Campbell Global——森林管理和林地投资领域的领先者；OpenInvest——以 ESG
美国先驱时报分析，目前美国加密资产管理公司、加密资产基金巨头灰度公司（Grayscale Investments）6月再次更新旗下投资产品规模。...根据推特上公布显示，该公司总共管理了价值合计204亿美元的加密资产，比特币投资信托基金（GBTC）全球达到了161.73亿美元，占据近90%的份额。...在今年第二季度中，机构投资者和退休基金这两个大型机构投资者分别占了84%和14.5%，两者相加总比例达98.5%。而个人投资者只占1.5%。...CA(Certificate Authority)减半将持续,而智能合约正在按要求启动相应减半的设定，未来BTC-ETH-EOS-BCH还要继续降低利率以谋求更高更稳定的金融秩序。...比特币在矿业方面已经遭受集中化的困扰，一家金融机构可能会让它变得更糟。一位Reddit用户建议识别灰度（Grayscale）及CA(Certificate Authority)的地址并拒绝出售给他们。
翻译：刘斌 中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 中欧国际工商学院兼职研究员 合作者：赵云德
小编说：数据可以说是量化投资的根本，一切投资策略都是建立在数据基础上的。本文以优矿网为例，带领大家用Python实现金融数据的获取与整理。 本文选自《Python与量化投资：从基础到实战》一书。...作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。...金融数据获取 我们可以通过多种途径获取金融数据，业内的许多公司会购买Wind、恒生聚源等数据提供商的数据库，若尚未入行，则也可以通过非常多的第三方策略平台获取免费数据，例如优矿、聚宽、米筐等。...可以看到，这些数据基本涵盖了大部分金融数据，而且绝大部分是免费的。我们以一些最常用的金融数据来展示如何对它们进行调用。...本文选自《Python与量化投资：从基础到实战》
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虽然这些生态系统参与者中的许多机构已经意识到下一波创新在于与金融机构联手，但尤其是银行业的中坚分子，他们不遗余力地通过投资正在发展的领域来推进他们的战略目标。...这家巨头与花旗、富达投资、富兰克林邓普顿、摩根大通和摩根士丹利一起参与了Capital Markets Gateway的战略融资，从而拉开了 2022 年的序幕。...这家华尔街巨头与 CITI 一起为金融自动化平台Ramp提供了 3 亿美元的债务融资额度，以支持这家金融科技公司的快速扩张。...该交易的条款未披露，将于 2022 年下半年完成，将帮助高盛在资产管理方面建立引人注目的客户解决方案，并加快技术投资，以服务于不断增长的定额供款市场。...该银行还向墨西哥初创公司Clara提供了 1.5 亿美元的信贷额度，它向企业提供贷款并帮助管理他们的支出，以促进金融科技贷款业务，加速其在拉丁美洲的扩张并对其技术进行投资。
通过分析历史数据，机器学习模型可以帮助金融机构预测未来的市场趋势、风险水平，甚至优化投资组合。 1. 金融预测中的机器学习简介 金融预测是指通过历史数据和当前市场信息，预测市场未来的走向和风险。...金融预测主要分为两个重要方向： 风险管理：通过分析交易数据和市场波动，预测金融产品或投资组合的潜在风险。 股市预测：利用历史股价数据、交易量以及市场指标来预测股市的未来走势。 1.1....风险管理中的机器学习应用 在风险管理中，金融机构通过机器学习技术可以有效地识别、评估和应对金融市场中的潜在风险。...机器学习模型能够通过历史数据挖掘出隐藏的风险模式，这对于金融产品、投资组合和公司资产的管理至关重要。常见的风险管理应用包括信用风险预测、市场风险管理和操作风险监控。...海量数据的可用性 如今，投资者和金融机构能够访问大量不同类型的金融数据，不仅限于交易数据和财务报表，还包括新闻、社交媒体、全球经济指标等。
这篇文章关于如何利用深度强化学习进行投资组合管理，提出的 DRL 框架性能大大优于其他算法。机器之心对论文摘要进行了简要翻译，附 GitHub 实现。...：A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem（使用深度强化学习框架解决金融投资组合管理问题...摘要：金融投资组合管理是将资金不断分配到不同的金融产品，以期获得更大累计收益的过程。本文展示了一个不使用金融模型的强化学习框架，为投资组合管理问题提供深度机器学习解决方案。...Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem》的最新实现版本，还包括了 Li 和 Hoi 在综述论文中提到的一些其他投资组合管理算法...出于对比的目的，本库还嵌入了基于金融模型的投资组合管理算法，其实现基于 Li 和 Hoi 的工具包 OLPS。
行为经济学与投资者心理 传统经济学认为人是理性的 而行为经济学认为，在当今的复杂社会里，一个人不可能获得所有必要的信息来作出合理的决定。So人只能具有有限的理性。...沉没成本理论: 来源于百度：沉没成本，是指以往发生的，但与当前决策无关的费用。...比如：大家在投资股票时，在面临损失时，更偏向持有股票而不是卖出股票，以期望其再度涨回，最终往往被套牢。因此，在股票大跌时，股民要有止损措施，适时退出。...激励制度：奖励与惩罚 奖励与惩罚是不对称的：惩罚带来的痛苦远大于奖励带来的快乐。 心理账户理论 心理账户是芝加哥大学行为科学教授理查德·萨勒提出的概念。
行为经济学（研究对方投资的心理）与投资者心理。 供给与需求的理论，均衡理论 ? 需求：在一定时期内，消费者对每一个价格愿意并且能够购买的该产品数量。...所以我们在投资理财产品时也得注意，别买互为互补品的产品，否则一跌可能导致全都跟着跌。 影响需求： ?...有时候，投资得反其道而行之，不可太贪，就好比你打游戏一样，可能你太贪，躲在角落的敌人却已准备好收掉你了 ? 。 ? ?...均衡价格：即市场出清价格，使供给量与需求量平衡的价格。 均衡数量：当价格调整到使供给与需求平衡时的供给量与需求量。 ?...当政府监管不利时，会出现黑市交易和黑市高价；如果管理不当，会出现走后门现象。 措施：行政措施和分配措施。 保护价格： 含义：由政府为某种产品规定的一个具体价格，市场交易只能在这一价格之上进行。
量子计算 量子计算是利用量子叠加原理和纠缠性的一种新型计算模式，其运行方式与经典计算机完全不同。由于叠加和纠缠的量子效应，量子比特可以采用复数表示非二进制状态，有助于解决经典计算机无法解决的数学问题。...时序预测：是一种先进的模型，通过学习多个时间轴上的价格变动与流动性、趋势、市值和风险回报之间的关系，利用专有技术直接预测预期价值回报。既可以用于多头策略，也可以用于多头/空头策略。...目前，在资本市场、企业融资、投资组合管理和加密相关的活动中，都有量子计算机强大的用例。...其中，投资组合优化是世界经济论坛认为的主要影响领域之一，许多大型金融机构在这项技术上的活动和投资水平也在不断增加。...4.2 量子计算在投资组合优化的应用 投资组合优化问题，一直是金融行业受关注度最高、收益率最明显的应用场景，也是金融从业人员、或者投资管理人员都需要面对的问题。
在金融领域，DL已被应用于算法交易、加密货币投资管理等。 另外的，当前热门的大模型主要基于Transformer架构，利用大模型做股票价格的时间序列预测也是一个热门方向。可以参考时间序列开源大模型。...其应用大致分为4种：Portfolio Management（投资组合管理），Single-asset trading signal （单资产交易信号），Execution（交易执行）以及Option...DDPG算法通过限制权重、分散风险的方式应用于投资组合管理。 1.3 智能量化交易相对于传统量化交易的优势 智能量化交易通过获取更多、更广泛的数据，进行逻辑推演，找出传统量化交易未关注的特征因素。...总结 我们深入了解了人工智能在金融量化投资领域的应用和影响。人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等，为金融投资带来了前所未有的机会和挑战。...这些技术能够处理大量数据、发现潜在模式、预测市场趋势，并优化投资策略。 然而，人工智能在金融量化投资中的应用也存在一些挑战和限制。例如，数据质量和完整性、算法的可解释性、监管和伦理问题等。
文章目录 引言 机器学习与金融科技的基本概念 机器学习概述 监督学习 无监督学习 强化学习 金融科技概述 股票预测 风险管理 资产配置 机器学习与金融科技的融合应用 实时市场数据分析 数据预处理 特征工程...风险管理算法 智能投资优化 未来展望 跨领域应用 智能化系统 人工智能伦理 技术创新 结论 引言 随着金融科技的迅猛发展，智能投资在金融领域的应用日益广泛。...通过融合机器学习与金融科技，智能投资系统能够实现股票预测、风险管理、资产配置等功能，从而提升投资效率和收益率。...金融科技概述 金融科技（Fintech）是指将技术应用于金融服务和管理的创新。智能投资系统是金融科技的重要应用之一，通过集成先进的技术和数据分析方法，智能投资系统能够实现高效、准确的投资决策。...未来，随着技术的不断创新和发展，机器学习与智能投资的融合应用将为金融科技领域带来更多的机遇和挑战。希望本文能够为开发者提供有价值的参考和指导，推动机器学习与智能投资在金融科技中的持续发展和应用。
近期学习了一种叫做 Bullet Journal （子弹笔记）的笔记方法，是一种快速记录、规划一日、一周、一月、一整年的笔记方法，用上后感觉对自己日常生活帮助很大，特别是刚刚踏入社会，对于个人财物管理和投资理财意识还不强的时候...今天就来介绍一下我个人使用Notion进行记账、投资管理的方法。...因此使用Notion建立个人财物管理的第一步，就是建立几个数据库。建立的数据库分别是：账本、账户、基金账户、投资账本。四个数据库的依赖关系大概是这样： ?...有了账本和账户，就可以管理自己的日常收支了。那我想用账户里的闲钱做些投资，这些钱如何去管理呢？就需要下面这两个数据库了。 ?...--------------------- Author: Frytea Title: BuJo ｜ 使用Notion进行个人账目管理、投资管理 Link: https://blog.frytea.com
本文翻译：刘斌 中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 合作译者：赵云德 下载报告请加入点滴科技资讯知识星球
最好是试图将这两个不同领域（金融和计算机）的知识结合起来。 我们希望很通俗的去解释这些问题，但是如果你有一些RL和金融的概念，可能会更容易理解。...建立RL环境 强化学习是关于一个Agent与环境之间进行的互动，就像詹姆斯邦德加入绿色和平组织一样。...投资组合操作 我们希望Agent的行为是投资组合在n只股票和现金上的权重（一共n+1个权重）。...更糟糕的是，我们因为调整投资组合获得了负的收益回报（交易成本），但没有机制维持原有的投资组合权重不变。 其次，在每一步采样新的投资组合看起来是愚蠢的。...金融领域有很多问题，深度强化学习能让你从有趣的角度看待它们。
企业年报API已经改变了金融投资和市场研究的方式，使得从中获取数据变得更加高效和灵活。本文将深入探讨企业年报API的应用，从金融投资到市场研究，展示了它们如何为不同行业的专业人员提供有力的工具。...企业年报API的应用1.投资和金融决策投资者可以通过企业年报 API 获得上市公司的财务数据，帮助他们评估投资风险和机会。基金经理、证券分析师和私募股权投资者可以利用这些数据来做出更明智的投资决策。...公司可以通过向投资者和利益相关者公开其财务状况和业务活动，建立信任和声誉。4.风险评估和信用评级银行、金融机构和保险公司可以利用企业年报数据来评估客户的信用风险。
01 金融科技是什么？ 不管本身是金融机构，还是客户是金融机构，金融科技布局和应用，正如火如荼。 金融科技是什么呢？站在不同角度观看，会有不同的理解。...关于金融科技是什么，你怎么看，欢迎扫描文末二维码，添加我的微信，大家一起交流。 02 为什么要金融科技？ 我们为什么需要金融科技呢？ 我想，金融科技可以为金融的创新、效率、风险、本质，带来积极的作用。...因此，不管是各种金融机构，还是金融机构的服务商，都在拥抱和强化金融科技特性。...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
2011年，美国投资咨询顾问公司Kaching更名为Wealthfront，短短一年时间，其资产管理规模就暴增至了30亿美元，堪比给金融圈扔下了一个重磅炸弹。...据Corporate Insight数据统计显示，在经过2014年的飞速发展之后，中国智能投顾公司所管理的资产规模在2015年年中就突破了200亿美元。也因此，2014年被行业称“智能投顾元年。”...当接收到某个市场消息时，团队很难迅速与客户沟通并提供适当的投资建议，要做到千人千面的定制分析更是难上加难。 “高盛在AI辅助人工方面做了很多尝试，这也给了我们很多启示。”...打造智能生态投资系统 据任凯介绍，在高盛的600多个量化分析师中，其中只有大约10%的分析师是做直接与量化交易相关工作，其余都是在各个业务线上负责定量分析，用数据和模型来支撑业务决策。...在量化投资研究上，阿法金融还推出了“阿法操盘手”，帮助客户进行策略研究和优化、资产配置和投资组合分析。
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