有一家投资公司，试图利用AI人工智能掌握定性信息的变异数，用以分析诡谲多变的市场冲击者：也就是媒体新闻。...位于多伦多的Triumph Asset Management公司(最近刚改组为Amadeus Investment Partners)，正利用深度学习技术来开发财经新闻分析这个领域，系统每天可以分析成千上万则新闻...“我们相信深度学习技术具有速度及精准度等优势，可以用来改善日常的新闻分析工作，以及整体的工作流程。”Tan继续说道：“这么作将会得到更好的分析结果，改善绩效表现。”...AI人工智能分析师 利用GPU和CUDA深度神经网络(cuDNN)程序库，Triumph的资料科学家从专属数据库中，将资料喂入深度学习系统中。...该系统每三毫秒可分析一篇文章，每天可以消化成千上万篇文章，如此的工作量是从前绝对无法做到的。
我们正处于一个不确定的环境中，这也反映在金融市场上。您会遇到很多问题，例如COVID19将如何影响金融市场，股市将下跌多少，何时结束以及如何结束。...在本文中，我们将分析并借鉴过去的流行病信息来回答这些问题并对未来市场进行预测。 ? 在我们开始深入研究流行病对市场的影响之前，以下是我们已经看到或可以预期的影响。...资料来源：CDC 让我们看看在SARS爆发期间金融市场的表现如何。 ? 来源：Yahoo Finance 这与我们正在使用的四种数据的每日百分比变化相同。...尝试进行相关性分析，我们发现一切都与SP500负相关。 ? 来源：Yahoo Finance 由于这种流行病是在单独区域发生的，因此这套数据并不一定合适。更好的指标是将其与上海的数据进行比较。...为了简单起见，我仅使用了四种数据，您可以将自己的本地索引用于可能要进行的任何相关分析。请在评论中与我分享您的见解。 遏制SARS所采取的措施与针对冠状病毒所采取的措施相似。
一个本来是对冲的交易可能实际成了投机行为，这是操作风险。 所以使用衍生品时，需要设定好风险的限额。
安全性高：没有 null 值、没有全局变量、没有未定义行为，并且默认情况下支持不可变数据类型 (wip) 等特点 此外还包括了其他许多功能如热重载、灵活的内存管理方式以及跨平台 UI 库等。...questdb/questdb[3] Stars: 11.7k License: Apache-2.0 picture QuestDB 是一个开源的时间序列数据库，用于高吞吐量数据摄取和快速 SQL...QuestDB 非常适合金融市场数据、应用程序指标、传感器数据、实时分析、仪表盘和基础设施监控等领域。...该项目采用了 ANSI SQL 并具有原生的时间序列扩展功能，使得通过关系型和时间序列连接简单地将多个来源的数据进行相关性分析。...开源软件，使用非常自由的许可证 分块分层数据结构，适合内存受限设备上运行，并支持离线路径规划 动态运行时成本估算插件架构，允许定制化和替代路径生成 基于 C++ 的 API，在各种平台上都可以进行交叉编译以实现在便携式设备上进行路径规划
基于LLM的多Agent框架在金融市场数据的应用 发布时间：2024 年 03 月 28 日 Agent 金融市场 异常检测 Enhancing Anomaly Detection in Financial...Markets with an LLM-based Multi-Agent Framework 摘要 本文提出了一种新型的多智能体框架，它基于大型语言模型（LLM），致力于提升金融市场数据异常检测的能力...AI 的自主功能与传统分析方法的融合，不仅凸显了框架在异常检测上的强大效能，也预示着其在金融市场监控支持领域的广泛应用前景。...• 机构智库专家：充当资深市场分析师，这位专家运用深厚的领域知识为发现的异常现象提供详尽的背景和阐释。其知识库源自过往分析、数据供应商的交流、历史问题档案及统计方法等。...即便缺乏完全相同的数据集，专家也能参考趋势相近的数据序列进行分析，比如对比同一市场的不同股票指数或研究相似期限的国债收益率。
FRM学习笔记更新规则：由于在和同学讨论的过程中会对一些已经完成笔记进行修正，或者给出一个更好理解的解释，所以每次我都会更新了FRM系列图文以后重新群发给FRM...
▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统；在近三年合作的基础上，双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例
年金资本化规模考虑了最新的死亡率，并根据当前的经济和金融数据以5％的利率为基础。 但是我们保持5％的费率。当我尝试讨论利率的选择时，我感到惊讶。折现率对年金价值有影响。 下来我们用R语言构造年金值。...我们可以获取一年期费率数据 一年是我能找到的最短的期限。...我们从恢复数据开始 > plot(D,Y,type="l")> abline(h=0,col="red") 如果我们只看去年，即2015年1月1日以来的利率，最后变化不大 从0.1％降至-0.25％
在FRM考试中，债券远比股票重要。讲到债券，那么必然逃不了利率，interest rate。有一种利率叫做无风险利率，这种利率是所有定价的基础。
随着金融市场电子交易趋势的逐步形成，FIX已经成为全球金融市场的通用语言之一，被交易者、交易平台甚至监管机构广泛应用。...随着金融市场电子交易趋势的逐步形成，FIX已经成为全球金融市场的通用语言之一，被交易者、交易平台甚至监管机构广泛应用。...简单来说，就是通过某一预先定义的渠道读/写数据的方式。 举个例子，数汇金融技术部写了一个专门抓取百度外汇知识的AI，他们每天都会查阅外汇知识列表并且点赞。...高级交易机器人：使用FIX API交易机器人包括黑盒子，可以从多个来源同时接收信息，并根据更广泛的数据来源进行交易决策。
为了刺激经济发展，各国政府都推出了相应的放水计划以应对金融市场的流动性风险。 ? 截至目前，美联储已经出台了3轮财政次刺激政策，累计规模超过2.1万亿元，并且宣布了不限量的量化宽松货币政策。...许多分析师在疫情初期都有一定的误判，认为疫情仅影响第一季度的经济。 在风云诡谲的局势面前，投资经理仅靠人工信息的收集分析是远远不够的。...长按并识别二维码即可报名观看直播 企点君4月29日（周三）19：30坐等你上线 这场私享会，你将解锁： 市场投资分析更精准 1.债券投资的困局分析 2.如何破局？
1.金色观察｜以太坊的2023年计划：分片链 信标链虽运转已一年，但仅是使用了迭代后的PoS共识处理交易，这并不是以太坊的最终愿景，因为庞大的交易数据，仍然会造成拥堵，提高gas费，也会造成庞大的节点处理问题...点击阅读 4.去中心化金融：基于区块链和智能合约的金融市场 去中心化金融 (DeFi) 是指建立在以太坊区块链之上的替代金融基础设施。...本文重点介绍了 DeFi 生态系统的机遇和潜在风险，并提出了一个多层框架来分析隐式架构和各种 DeFi 构建模块，包括代币标准、去中心化交易所、去中心化债务市场、区块链衍生品和链上资产管理协议。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
机器之心专栏 作者：Cerulean 本文介绍了多个监督学习和强化学习模型在金融市场的应用，作者主要描述了多个论文的核心思想与实现，并且全面概括了其在 Github 上维护的项目。...）作为输出数据，进行训练，其中，这个区间前 70% 的数据作为训练数据，后 30% 作为测试数据，目前没有设置验证集数据。...图例 ：蓝色的折线是测试数据集，其他颜色的折线是三种不同的监督学习模型在测试集上的预测。 接下来，我们将会依次对这 3 个监督学习模型与 4 个强化学习模型做一个简短的介绍。 1....接下来是关于 3 个强化学习模型的介绍，但是在介绍强化学习模型前，我们首先对强化学习的数据和环境一个简短的概述。...以上是最近关于强化学习和监督学习在金融市场中的一些应用和相关论文方法的实现。
在1999年发文认为：心理账户的三个部分最受关注，首先是对于决策结果的感知以及决策结果的制定及评价，心理账户系统提供了决策前后的损失——获益分析；第二个部分涉及特定账户的分类活动，资金根据来源和支出划分成不同的类别
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
