EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
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。
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。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年（私募投资基金管理人登记证P1033450），是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金，是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
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。 团队简介 东吴金工活力有朝气，研究兼具广度和深度，颇受市场好评。团队首席高子剑先生，证券投资行业15年资历，现任东吴证券研究所所长助理、执行董事；培养的团队成员遍布公募基金、券商资管、券商衍生品、量化私募、宏观对冲基金、期货资管；多次获新财富最佳分析师、卖方分析师水晶球奖、中国证券业金牛分析师等奖项；复旦大学、北京
编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
大数据文摘出品 编译：蒋宝尚 在自动化的新时代，程序员的角色变得越来越重要。多年来，投资银行也不断招募顶级程序员，以帮助其交易员用软件执行策略。这也意味着，如果仅仅掌握华尔街的行话，那么你将不再能够满足投行分析师的岗位需求。 负责领导北美市场和证券服务部门的Lee Waite表示，从七月份开始，计算机编程语言将作为银行分析师培训课程的一部分。 Waite在接受采访时说：“我们正在更快的融入日益变化的世界，至少加强对编程的理解是非常有价值的。 金融交易的日益数字化，意味着金融公司已经越来越重视数字工具的采用，
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又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
这是一个很长的书单（100本+） “You wont become an algorithmic genius savant extraordinaire philanthropist billion
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。遇到不懂的名词可以跳过，大概3-5小时就能读完。推荐阅读4颗星。
量化投资投资之动量反转 微博：@数说工作室网站 微信公众号：数说工作室 那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代，该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 2002年，诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
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。
近期，有很多读者从知乎、微信后台留言，问我们从事量化行业，应该掌握哪些技能，有哪些要求，我们综合公众号这几年的推文和行业调研，给大家做一个简单回答。
（零） 每个时代都会悄悄犒赏努力学习的人。 没有人生来就是主角，所有主角都是从龙套开始，一步一步脚印，把自己的路走出万丈光芒。 不少人在高中时候，尤其是高三的时候，会听老师说：高中是最辛苦的，辛苦了这阵，等考上了大学，想怎么玩就怎么玩！ 这只是善意的谎言，不要当真。 假如你考上的是重点院校，你会发现很多人都在奋发学习，在这种氛围下你需要努力学习，才不会落后于你身边的同学。 假如你考上很普通的学校，会发现确实有很多人在玩。因为学校本来就普通，你更需要努力学习。 有些大一新生刚开始，可能在学习上会感到很不习
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
“ 如果你问我围棋的AlphaGo和《星际争霸2》的AlphaStar哪个更伟大，我肯定毫不犹豫地会说AlphaStar，因为它解决的是不完全信息动态博弈啊！——大猫”
区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，火币联合清华大学五道口金融学院互联网金融实验室、新浪科技发布的《2014—2016全球比特币发展研究报告》提到区块链是比特币的底层技术和基础架构[3] 。本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内部运营并增加收入。
荷兰历史最悠久、规模最大的资管公司Robeco（荷宝）近期发布了一份题为《Exploring the world of factors》的报告。
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20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
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上一期荐书时，我说了有一个巧合，本来计划这期揭晓的，但是，现在有了这个插队的黑客，所以那个巧合就顺延到下期了。今期这本书，说起来也有巧合，我刚读完这本书，本计划下期荐书写写，但是，正好Rocky0429同学也在推荐，于是，我决定先推荐它了。
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？
普华永道近日发布的一份报告中指出，资产管理机构对精通科技和金融的复合型人才需求强烈，人工智能、机器学习、大数据建模等领域人才均受到热捧，年薪百万仅为起步价。为给学界与业界、金融与科技领域提供更大的交流平台，挖掘更多的创新血液，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办，易方达基金、华夏基金、通联数据、新智元及阿里云协办的“2018智能投资峰会”将于8月30日在北京举行。
导读：数据分析将作为一门通用技能，进入越来越多的不同工作中。毕竟“技多不压身”，掌握数据分析，一方面可以提升自己相应的业务能力，另一方面也可以让自己建立一种从数据出发的视角，用大数据思维去思考各种问题。
我们先来谈谈自学深度学习最大的问题。 现在搞深度学习的，十之八九并不是“科班出身”。 这就导致：如果你想要跨行成为一名深度学习工程师，从头到尾的一切，都基本靠自学。但是，开发者很快就会发现自己遇到了第一个障碍： 绝大多数的学习资源以理论研究为导向，轻工程实践。 其实这也难怪。这几年，深度学习是火了，但大牛们都来自学界，例子不胜枚举：比如谷歌云首席科学家李飞飞、主管 FAIR 的 Yann LeCun、在谷歌大脑的 Ian Goodfellow，以及在过去三年里任百度首席科学家的吴恩达。大牛出身高校，他们编写
摘自“千帆竞发”的新浪博客 金融数学，又称数理金融学，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”（但都是以错误假设为基础的错误革命，尤其是后者激发了杠杆投机行为）。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方
“零编码”运动由比尔·盖茨发起，史蒂芬·乔布斯对其进行了完善。这项运动正逐渐延伸到资本市场。1979年，在乔布斯参观帕洛阿尔托研究所中，当他看到 了命令行界面的指向-点击更换的第一个原型时，便萌生了进入用户友好界面时代的想法：“他们给我展示的第一样品便把我深深地吸引住了，它就是图形式用户界 面……仅仅十分钟，我便意识到，在将来，所有的电脑都会以这种方式来工作。” 我们已经习惯于用指尖将含有上百万数据点的虚拟图进行放大查看，用系统把相关信息用阶段和层次来展现，正如我们敲击电话号码、图片、地址及全球定位系
在“内卷”一词入侵各个领域的同时，互联网圈率先掀起一股“反内卷”热潮，字节跳动、快手相继取消“大小周”，京东宣布全员涨薪，腾讯、中芯纷纷向员工发放股票用以激励……
作者| Emma 来源| 知象科技（微信公众号“知象科技”） 2015年6月15日开始，上证指数从最高点5178自由落体到3373点，跌幅达34.9%，深圳成指跌40.4%，创业板指数跌42.9%。千
近日，我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员，在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元，(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验)，本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲，那么他们又是如何备考和学习的呢？
本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。
2017年只剩2天了，想好2018年的发展方向了吗？几天前，在知乎上看到类似这样一个问题：“Java，C++，Python，Js和其他的语言，在未来的几年中，哪些比较容易找到工作呢？很多新人会纠结第一语言学哪个，如后端开发中Java、python，PHP都可以，但不能一口气学三门吧。 📷 大学生刚开始最关心应该是就业和薪资待遇，职场人最关心应该是薪资待遇和职业发展。找工作很重要，找到好工作更重要。那么学哪些编程语言好找工作，找到好工作呢？通过认真研究了众多IT程序员的高见，综合整理后，给大家列了几种热门编程
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数
最近几年大家都感受到互联网给我们生活带来的变化，移动支付、共享单车、外卖等等等，完全改变了我们的生活方式。其他行业也逐渐离不开互联网，互联网俨然已经成了基础设施。
其实很多东西还是要靠自己，靠自己去完成最大的一点就是远离舒适区，试想一下自己每时每刻都要为下一顿能不能吃上饭而奋斗，是一种什么样的体验，估计你连想都不敢想；最近又听到说下岗的问题，有一个人说他除了收钱什么都不会，有时候也要多培养点自己的能力，做好一项，其他的也了解（当然也不了太多），多给自己备好能力，远离舒适区，但无论在哪里都有这么一批人，那你考虑过没有公司万一不景气，第一个下岗的会是谁？下岗了又可以迅速跨到别的领域的又是谁？我做不到这一点，但我在加油，要永远记住：公司不养闲人！比你优秀的人比你还努力，你还好意思说你不会？不会可以学啊，不学永远不会，哈哈，言辞过激了吗，也不知道咋地，最近着魔了吧！！！
最近，很多人问我们关于量化求职这件事。公众号觉得有必要把之前的一些总结再给大家看看。QuantNet如期公布了2020全美最佳金融工程（MFE）专业的排名。大家可曾知道，Quantnet的MFE专业排名堪称：
随着技术的迅速发展和行业需求的不断变化，编程语言的世界也在持续进化。面对2024年，某些编程语言因其独特的功能和广泛的应用领域，成为了市场上最受追捧的技术。本文将带您深入了解这些钱景十足的编程语言，探索它们在新的一年里为何能成为技术领域的明星。
在过去的几年里 Python 一直在快速增长，尤其是在去年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上，关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快，作为世界上增长最快
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