https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102475891 通常交易策略中会融入多个因子协同触发信号，在N日突破择时策略的基础上引入风险管理因子...该因子采用止盈止损机制来管理可能出现的风险，ATR指标则作为止盈止损的基准值。 ATR指标的实现 ATR指标的计算分为以下两步： 第一步为计算真实波幅TR。...触发止盈止损条件为： 当n_winATR值 > (今日收盘价格 - 买入价格)，触发止盈信号，卖出股票 当n_lossATR值 > (买入价格 - 今日收盘价格)，触发止损信号，卖出股票 用根据风险因子...，控制买入卖出 import pandas_datareader as web # 融入风险管理 #股票数据获取及处理接口 import talib def GetStockDatApi(stockName...N日突破择时策略相融合，将多个策略作为因子作用在一起判断走势，可以从不同的维度保证交易的可靠性，从而避免策略的不确定性所带来的交易上的风险。
人脸识别在金融业的应用 2015年末，央行《关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》中明确提出，提供个人银行账户开立服务时，有条件的银行可探索将生物特征识别技术和其他安全有效的技术手段作为核验开户申请人身份信息的辅助手段...人脸识别已经成为登录、确认、申请、修改等业务环节中重要的验证技术，同时也存各类安全风险。 有媒体报道，大量社群和境外网站进行真人人脸识别视频的贩卖。...多方面提升人脸识别应用安全 客户身份识别是金融机构预防洗钱犯罪、防范金融风险的第一道安全防线。...上海银保监局发布关于防范人脸识别技术使用风险的消费提示，提醒金融消费者要做到“人脸识别有了解，生物信息应保护，手机操作莫予人”，让人脸识别技术真正便民、利民、护民。
前几天转发了一篇关于变更和质量风险的文章，公众号后台有位同学留言问了这样一个问题：最大的难点是影响范围不好评估，这也是目前业界的共同痛点，有没有一种产出比较高的影响范围评估方法来控制变更带来的风险。...这篇文章，聊聊质量保障工作的一个潜在内核：控制风险。 风险都是来自哪里？...软件工程的本质，是聚焦软件质量，控制软件研发交付过程中的风险，这就是质量保障工作的内核。理想状态下，如果一切都按照设计和预期来百分百完美执行，那风险只存在于理论中。...所谓控制风险，其实就是通过一系列手段来对执行人不可预估的偏差进行控制，缩小不可控的范围以及带来的影响，进而保障软件的质量。 为什么管理比执行的薪资高？...控制风险的常见方法 今年年初给某国企质量部门做内部培训时，我分享的主题是全链路质量保障体系建设，其实就是针对软件生命周期的全流程来开展质量保障工作，其中的内核就是控制风险。
才是我们最终的目的，这个应用一句从别人那里“借”来的话：“风险控制”，此处的风险指的是程序的风险。
第6章的这一部分描述了物联网中的安全风险要求以及它们与安全要求之间的关系。...询问任何工业控制系统（ICS）工程师企业IT安全标准和流程是否适用于他们的环境，他/她可能会说“部分但绝对不完全”。...从工业控制系统（ICS）和IT之间早期遭遇的经验中吸取的教训现在扩展到物联网 - 将两种做法不可分割地结合在一起： ICS + IT = IoT （工业控制系统+信息技术=物联网） 试着总结一下：ICS...了解与在物联网中使用和采用新的安全材料相关的安全和风险权衡对风险管理人员至关重要。 可处理 与物联网安全中的毒性问题有关的是安全性和可处置性。...他的专长是电信级安全设计，企业风险管理，技术风险管理，安全体系结构，安全方法学，安全审计和合规性，安全程序开发和治理，国际标准开发，物联网（IoT）和国际安全标准。
在RIoT Control第六章摘录中，讨论了物联网的安全风险要求如何与安全要求相关。 以下是RIoT Control的摘录：理解和管理风险和物联网。...本章从第六章描述了物联网中的安全风险要求以及它们与安全要求的关系。...控制工业过程的意外中断系统是不可接受的。ICS中断通常必须提前几天或几周进行计划和安排。彻底的部署前测试对于确保ICS的可靠性至关重要。...除了意外停电之外，许多控制系统都不能容易地停止和启动，而不会影响生产和安全。在某些情况下，正在生产的产品或正在使用的设备比被传送的信息更为重要。...理解与在物联网中使用和采用新的安全材料相关的安全和风险取舍对于风险管理者至关重要。 可处理 与物联网安全毒性问题相关的是安全和一次性的问题。
系统老旧 运行在老的OT系统缺乏足够的用户和系统身份验证、数据真实性验证或数据完整性检查功能，这些功能允许攻击者对系统进行不受控制的访问。...缓解措施：增加工业控制系统的安全基线配置，防止弱密码和弱配置引起脆弱性攻击，工控系统基线配置参见IRTeam Harden手册。 3. 缺乏加密 传统的SCADA控制器和工业协议缺乏加密通信的能力。...策略及程序 安全策略在IT和OT创建的在保护工业控制的方法上有所不同。通常缺乏OT技术的了解而采用传统IT的安全策略。...DoS攻击 允许无效的源和有限的访问控制攻击者意图破坏OT系统的执行针对未打补丁的脆弱系统的DoS攻击。...缓解措施：采用结合身份认证和设备访问控制ACL的白名单模式，限制未授权的用户操作非法命令，同时增加工业流量可视化监控OT网络中任何行为。
本文在对快递行业相关概念、经营管理、行业特征进行简单阐述后，以快递二级承包商在商业银行的贷款风险控制为研究对象，以快递行业的三大风险为切入点，以运营系统、财务数据、外部数据等为抓手，运用交叉检验和案例分析...，旨在降低快递行业低资产、大应收等传统金融行业不喜的特点，切实做好贷款风险控制，从而为快递行业提供方便快捷的授信方案，彻底解决融资难题。...关键词：快递行业、承包商、价格战、商业银行、贷款风险控制 近年来，快递业在国民经济中的比重和地位快速提升，在拉动内需、服务流通、扩大就业和改善民生等方面的作用进一步凸显。...笔者作为商业银行的授信审查审批人员，经年累月为物流行业尤其是快递行业客户提供方便快捷的金融服务，积累了丰富的工作经验，日常工作中主要从以下几个方面开展风险控制： 1.财务数据交叉检验 （1）核实途径 ①...六、结论 本文对快递行业相关概念、经营管理、行业特征进行简单阐述，以杭州的快递二级承包商在商业银行的贷款风险控制为研究对象，在直播电商迅猛发展的当下，以快递行业的三大风险为切入点，以运营系统、财务数据、
doRequireLocationAuth:(CLLocationManager*)locationManager { [locationManager requestAlwaysAuthorization]; } IV、风险商户处理...盗刷拒付风险 疑似欺诈、电诈、套现风险 赌博、异常大额、异常测试： 跨境风险 在这里插入图片描述 see also iOS定位、地理/逆地理编码的使用:https://kunnan.blog.csdn.net
上述数据的背后，除了经济下行导致的逾期风险上升的原因之外，银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因 1 信息不对称与贷款欺诈 随着P2P、小贷等民间借贷的兴起，借款人越来越容易通过非银行途径获得贷款。...这还不包括持续监控该客户在民间借贷中的申请情况、负债情况和逾期情况等风险点。银行在贷后风险防范过程中的手段和效率都极大地制约了银行风险控制的效果。...银行风险控制与大数据征信结合 1 大数据难以解决所有问题，但可以作为有效的工具 大数据能为信贷行业带来什么价值？...综上，笔者认为，在互联网时代和大数据时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任，就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势，拥抱大数据征信...，充分利用内外各种信息做好客户征信和增信，进一步提高对风险的控制和管理水平，才能立于不败之地。
作为一名专业的爬虫代理供应商，我今天要和大家分享一些关于Python爬虫在法律框架下的合规操作与风险控制的知识。...在本文中，我将与大家讨论如何进行合规操作，并介绍风险控制的一些方法。 1. 遵守相关法律和规定 在进行爬虫操作时，我们必须牢记遵守相关法律和规定。这包括但不限于数据保护法、版权法和反竞争法等。...通过遵守网站的使用规则和条款，我们能够更好地合规操作，同时减少法律风险。 3. 控制爬虫的访问频率和速度 为了避免对目标网站造成过大的负担，我们需要控制爬虫的访问频率和速度。...此外，我们还可以使用代理服务器和IP轮换等技术，以分散访问的压力，并减少被封禁的风险。...这样做有助于遵守网站的使用规则和条款，并降低被封禁的风险。 以上就是我对于Python爬虫在法律框架下的合规操作与风险控制的分享。
如今，“颠覆”一词已被频繁使用，特别是在技术领域，但区块链确实具备潜力变革规模高达数万亿美元的金融业核心。本文仅选取了金融领域中区块链的一些典型应用。...区块链严格的安全加密协议将金融数据泄露的风险降到最低。 区块链还以初始代币发行（ICO）的形式引入了另一项突破性的投资理念。...该平台为投资者提供基于区块链的投资组合，可分散风险，提供有关投资组合稳健状况的实时统计数据，并且由于使用智能合约使得投资门槛很低。...像任何企业一样，金融业也希望从客户忠诚度奖励计划中获得大量海量数据和利润。区块链可以通过降低成本，实现无缝的实时程序并保护重要数据来进一步优化流程。...值得注意的是，会议指出，金融业可以通过利用区块链的去中心化机制来应对更高的风险和网络攻击，从而开启数字身份安全的新纪元。 这里有三家公司帮助金融部门维护数百万个数字身份的完整性。
称为“结构风险”描述的是模型f的某些性质。 ? 是经验风险，描述的是模型与训练数据的契合程度，C用于对二者进行折中。 经验风险 经验风险针对不同的学习模型有不同的计算方法。...结构风险 ? 又被称为正则化项，C被称为正则化常数，Lp范数是常用正则化项。 正则化项主要是在降低经验风险的同时能够降低最小化训练误差的过拟合风险。...L1范数和L2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L1范数比L2范数更容易获得稀疏解，求得的解w会有更少的非零分量。
1，2017年，钓鱼页面超过1/4尝试攻击金融行业。金融行业占网络钓鱼的份额从47.5%增加到54%。
1.11经验风险与结构风险 策略部分： 1.11.1 经验风险 模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（emprical risk）或经验损失（empirical loss），记作R(emp...) 期望风险R(emp)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险R(emp)是模型关于训练样本集的平均损失。...根据大数定律，当样本容量N趋于无穷时，经验风险R(emp)趋于期望风险R(exp)，所以一个很自然的想法就是利用经验风险估计期望风险。...但是，由于现实中训练样本数目有限甚至很小，所以用经验风险估计期望风险常常不理想，要对经验风险进行一定的矫正，这就是关系到监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化。...1.11.2 经验风险最小化 在损失函数以及训练数据集确定的情况下，经验风险函数式就可以确定，经验风险最小化(emprical risk minimization，EMR)的策略认为，经验风险最小的模型是最优模型
这是金融业加速科技创新的窗口，也是蚂蚁金服生态型业务的又一次勃兴。 就对数字的敏感性上，再没有比金融业更高的行业了。...蚂蚁金服副总裁、蚂蚁金融云总经理刘伟光深知这一点，在“移动智惠金融峰会”的演讲中，他拿出了一些让金融业忍不住艳羡的数字： 每秒25.6万笔交易支付记录、单笔仅几分钱的低交易成本、毫秒级的风险防护能力、99.99%...当前银行业面临的风险，仍是如何有效地防控账户盗用、电信诈骗、薅羊毛等传统风险；问题在于，他们已经不能再以牺牲用户体验（例如多次跑柜台）来实现风控了——无论是Mobil First，或者AI First，...蚂蚁金服为此宣布开放了其最核心的风控平台——蚁盾风险大脑，其风控理念是安全与体验的平衡：既控制风险，又提升用户在移动端的体验。...蚁盾风险大脑可以为手机银行、直销银行等多个渠道，提供全链路风险防控，包括事前监控预警，事中识别决策、事后分析以及优化，可以形成立体化的闭环风控。
在今年两会中，李克强总理着重强调了要控制金融风险，问题是该怎么控呢？ ? 记者 | 春夏 本文长度为1800字，建议阅读4分钟 两会一向被认为是政策风向标。...与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同，今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序，筑牢金融风险防火墙”，着重强调了要控制金融风险。 为什么要控制风险呢？...那么问题来了，金融企业应该如何控制风险呢？央行行长周小川强调，中国普惠金融发展潜力巨大，要鼓励科技类企业利用数据技术推动普惠金融发展。有关专家解读为，科技将成为互联网金融企业下半场决胜的关键要素。...余丰慧告诉记者，互联网金融是以大数据为基础，通过搭建大数据风控系统，挖掘用户的借贷数据，可以判断用户信用情况，从而有效防范其金融风险。 在利用科技控制金融风险过程中，数据和技术将发挥巨大作用。...运用新的技术手段将金融业务数据进行整合，然后利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，才能应用于金融风险管控。
IP应用场景API作为一种强大的工具，不仅能够在线调用接口获取IP场景属性，而且具备识别IP真人度的能力，为企业提供了卓越的风险控制和反欺诈业务能力。...这为企业在用户交互过程中实时进行风险控制和反欺诈判断提供了便利。无论是实时交易监控还是用户登录验证，都能够通过即时获取的IP场景信息做出更加明智的决策。...3.优化风险控制与反欺诈策略借助IP应用场景API，企业可以制定更为精细化的风险控制和反欺诈策略。不同IP场景可能面临不同类型的风险，因此针对性地调整安全措施。...例如，在高风险IP场景中，可以加强身份验证流程或限制敏感操作，从而提高整体的系统安全性。...被互联网交换中心所使用基础设施该类IP被运营商作为路由器的IP出现在互联网中CDN该类IP被应用于内容分发网络中Anycast该类IP被应用于任播网络中写在最后总体而言，深度解析IP应用场景API揭示了它在提升风险控制与反欺诈能力方面的关键作用
主要是因为图是一种非结构化数据，而金融业务里处理的数据都要有清晰结构，金融数据本质就不是非结构化数据类型。 一般出现那些跟数据分析相关部门。...金融市场数据和金融业务数据不一样。**市场数据一般是业务处理结果。**比如你看到的股票价格信息是股票交易所进行买卖撮合后的结果，外汇信息是外汇交易之后的结果，利率、指数等等也都是这样生成的。...因为金融业务需要准确地定义数据，所以很少用到图的数据结构。一般会在风控和反洗钱领域用到图相关的工具。 金融市场数据一般使用时序数据库。
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