2020年疫情对全球经济冲击巨大，根据IMF的最新预测，2020年全球经济将会萎缩3%以上。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。 ?...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。...如何掌握智慧化金融工具，配备现代化武器，实现市场预测高精准、市场风险早预警、客户管理强转化呢？...为投资经理配备现代化的武器库 -长期模型：百叶知秋——经济的真企稳和假企 -中短期的武器系统：资金面信号、风险偏好信号 -强人工智能尚未到来，人机结合 -团队打造武器，仍需要投资经理运用武器系统 ?...市场风险早预警 1.腾讯金融云简介及面向资本行业的案例概述 2.腾讯云企业画像图谱平台介绍 3.认知智能技术与投研场景结合展望 ?
exchange决定期限，交易者更灵活的谈判期限 OTC信用风险更大，exchange信用风险小 30.2 期权，远期，期货的区别 call option: 有权力按照X价格来买 put option:...所以使用衍生品时，需要设定好风险的限额。...，包括系统风险和非系统风险的影响 ?...当前的future price等于未来T时刻期望的spot price 持有商品的为了怂恿投机者承担降价风险， ?...contract收益和市场收益正相关 需要商品的为了怂恿投机者承担涨价风险 ?
作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一，超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型，以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...分布式存储稳定性和产品特性、对虚拟化平台和硬件的开放性也因此成为衡量超融合产品专业度的重要标准。 作为中国专业的超融合厂商，SmartX 从成立之初便从对 IT 要求最为严苛的金融行业拓展。...通过自主研发而非封装开源的技术路径，以及金融生产环境的长期考验，SmartX分布式存储等核心组件具备了金融生产级的高性能与高稳定性。...、稳定的企业云。...，方案实现从硬件（鲲鹏）到应用的全栈信创生态，并运行中信建投证券的 OA 系统、证券一般业务与关键业务。
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的小伙伴们 FRM官方给出的大学习目标（Learning...由于太多，而且这些知识点之间还有关联性，我在学习这些知识点的时候非常痛苦，所以如果没有一个结构体系很难在脑中把这66个学习目标搭建起来。...下面这个脑图就是这个目的，拆解复杂混乱的知识点，让知识有组织 这个知识点结构会在我一篇篇完善笔记的过程中根据新的思考来进行调整，因为只有随着知识的不断深入我才会知道，什么和什么适合归类在一起。
要区分期望风险、经验风险、结构风险这三个概念，需要先讲一下损失函数L(Y,f(x))的概念。在机器学习中，损失函数主要是用来衡量模型的拟合程度，即表示模型预测值与真实样本值之间的差距。...总结经验风险和期望风险之间的关系： 经验风险是局部的，基于训练集所有样本点损失函数最小化。经验风险是局部最优，是现实的可求的。 期望风险是全局的，基于所有样本点损失函数最小化。...期望风险是全局最优，是理想化的不可求的。 所谓的经验风险最小化，指的是经验风险越小，模型对训练集的拟合程度越好。那么是不是经验风险越小越好呢？...其实并不是的，因为经验风险越小，越有可能出现过拟合，如下图所示： 三、结构风险 所谓的结构风险指的是，在经验风险的基础上，加一个惩罚项(也叫正则化因子)，从而减少模型出现过拟合的风险。...是理想化的，不可求的。 2、经验风险，是局部的，针对的是训练样本。是现实的，可求的。 3、结构风险，是在经验风险的基础上加上惩罚项，目的是为了减少经验风险最小化带来的过拟合的风险。
随着互联网的发展，网络爬虫也越来越多，爬虫本身是一种网络技术，所以爬虫不是违法的技术。如果使用爬虫技术去做违法项目，例如：色情，赌博等违法业务，一旦发现就会触碰法律的禁止。...爬虫类型： 1、数据量小对爬取速度不敏感的可以使用request库实现网页爬虫 2、对数据要求规模较大，爬取速度敏感的可以使用Scrapy库实现网页采集 3、大数据采集，需要一定的研发团队开发，例如：电商...，搜索引擎爬虫等 爬虫涉及的问题： 性能骚扰：爬虫快速访问服务器，超过了人类访问速度，对网站管理者来说就造成骚扰 法律风险：每个网站上的数据都有产权归宿，如果通过爬虫获取到的数据从中获利的话会有一定的法律风险...隐私泄露：网络爬虫会突破网站的限制，获取数据，造成了网站的隐私泄露 爬虫规避方式: 1、遵守网站robots协议 2、优化爬虫程序 3、禁止采集个人信息和隐私信息 爬虫限制： 任何一个网站都会有反爬限制...，请求网站时，目标网站会检查HTTP请求的User-Agent，因为ua是浏览器标识，如果http请求没有ua，或ua太少，都会被网站运维统计异常的。
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。...架构 上图展示了本文的整体架构：结合了传统的统计技术和大型语言模型驱动的多智能体系统。首先利用从简单的规则、无监督学习和深度学习技术等现有手段，对金融表格数据中的异常进行识别。...这位专家提出的问题是多方面的：它们既验证了检测到的异常的本质，也探究了这些异常在历史和市场背景下的重要性，并为进一步核实准备了适合LLM的问题。
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。...过拟合问题主要是提高模型的泛化能力，模型越复杂的时候，对于训练集的偏差会很小，但是在测试集时会导致偏差很大，从而整个模型不能适应新的样本，模型越复杂，模型的方差越大，过拟合现象越严重。...L1范数的解通常是稀疏性的，倾向于选择数目较少的一些非常大的值或者数目较多的insignificant的小值。...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.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...2021年下半年，“元宇宙”绝对称得上科技乃至资本领域的弄潮儿。互联网包括虚拟现实技术的发展，DeFi的发展，同时加持人类关于虚拟世界的想象使得元宇宙的概念轮廓初具模型。...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。...本文的结论是，DeFi 仍然是一个具有一定风险的利基市场，但它在效率、透明度、可访问性和可组合性方面也具有有趣的特性。因此，DeFi 可能有助于建立更强大和透明的金融基础设施。
有一种利率叫做无风险利率，这种利率是所有定价的基础。...1、关于利率 通常，有这么三种无风险利率： 美国国债利率 LIBOR 回购利率 利率永远是一个区间的概念，而不是一个时间点的概念，所以这里就有一个问题，这个利率下的利息是如何支付的？...年化的还是连续复利？所以在确定利率数值的同时，我们也得知道利率的执行方式，否则就是耍流氓。比如余额宝年华利率其实是给你算成每日复利之后的年化，以至于有虚高的嫌疑。...不同的计息周期我们有如下的转换方式： ? 切记，利率的实际价值，由数值和计息周期决定。上面一自然指数为基地的是连续复利的表达方式，也就是每时每刻都在给你利息然后再去投资。...个人理解为一个市场群体在该债券风险状况、机会成本下的决策收益率，也就是这个决定了债券的价格。 ? 但是，我们还有一个定价方法，用的是spot rate。什么是spot rate呢？
) 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...1.11.3 结构风险 但是，当样本容量很小时，经验风险最小化的学习的效果就未必很好，会产生“过拟合”现象。
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。...下图是目前的实验结果，就目前的实验结果来看，监督学习的表现要好于强化学习。 ? 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。...最终解码的输出结果作为全连接层的输入，然后计算最终的结果。 以上是关于项目中监督学习模型的简短介绍，其中，所有模型的具体实现可以在项目链接中看到。...Basic Policy Gradient 的思想很朴素，重复及可能多的采样，对于一次采样的所有动作中，根据奖励函数值的正负决定梯度下降的方向，从而提高或者降低这些动作出现的概率。 ?...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。
大学的时候，我读的是心理学和计算机，而心理学教会我的一点就是大脑里有很多区域是专门为了理解人、理解语言、互相沟通、理解面部表情等设计和服务的。...对于真正创过业的人来说，他们知道创业本身是件非常难的事情，而真正让你能够坚持下去的是相信你在做的事情并且知道你在做的事情是在创造价值的。而这，就是我认为的伟大公司的由来。...而且，Oculus的团队是目前为止这个领域最天才的团队，所以收购的这个决定就是合理的。但总之我觉得，作为CEO你的工作职责之一就应该是不要把公司放到必须要做疯狂的决定才能生存的位置上。...Facebook早期投资人Peter Thiel曾告诉我：“在一个变化如此快的世界里，你最大的风险就是不冒风险。” 我非常认同这句话。...所以在一定程度上，我相信最大的风险就是不冒风险。
综合安全事件作用资产价值及脆弱性的严重程度，判断事件造成的损失及对组织的影响，即安全风险。 ? 风险分析原理 本篇将从风险计算、风险结果判定、风险处置、风险评估四个方面进行介绍。...风险等级划分示例表 等级划分目的是为了风险管理过程中对不同风险的直观比较，应根据自身的业务特点和安全现状有针对性的划分风险等级，既要与自身业务“贴身”，又要符合外部合规性要求。...三 风险处置 对不可接受的风险，应根据该风险的脆弱性制定风险处置计划。风险处置计划要明确采取的弥补弱点的措施、预期效果、实施条件、进度安排、责任部门、协调部门等。...适用于对自身进行安全风险识别和评价，并选择合适的风险处置措施，降低评估资产的安全风险，定期性的评估可纳入数据安全管理规范及管理办法中。...数据生命周期内数据审计、脱敏检查； 五 总结 数据安全风险评估与信息系统的风险评估应是子与父的关系，数据安全风险评估可融合其中也可独立与已有风险评估体系之外运转。
= y), 如果能找到一个站点z，使得： 当z被破坏后，x和y无法通信，则称z为关于x,y的关键站点。 显然，对于给定的两个站点，关于它们的关键点的个数越多，通信风险越大。...你的任务是：已知网络结构，求两站点之间的通信风险度，即：它们之间的关键点的个数。...最后1行，两个数u,v，代表被询问通信风险度的两个站点。 输出：一个整数，如果询问的两点不连通则输出-1....; //可以配对的路线 int sum = 0; //符合条件的 即关键点的数量 //查找 int find(int x) { int r = x; while (pre[r] !...= r)//路径压缩算法 { j = pre[i];//在改变他的前导点时，存储他的值 pre[i] = r; i = j;//改变他的前导点为根节点
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
5月12日下午，腾讯研究院院长司晓博士受邀参加深圳文化产权交易所“文化四板”高峰论坛，并以“文化金融市场中的版权价值与交易”为主题发表演讲。...什么是优质的IP？有专家曾提到过，IP是类似于金字塔式的有层次的存在，这个金字塔有五层，自上而下，依次是IP价值观、个性、故事、多元的演绎方式和商业实现。 ...网络文学作品成为跨界泛娱乐化运作的源头以及IP生态的核心，例如由阅文集团打造、从网文改编而来的动漫《择天记》在腾讯视频的播放次数高达2700万。...在美国，强大的司法保护帮助美国互联网内容产业较早、较快地实现了正版化，形成了完善的产业体系；而在中国，以连续13年的“剑网行动”为代表的行政保护，以及近几年不断加强的司法保护，形成了行政司法双轨制，推动网络版权环境不断改善...而且，随着平台经济的崛起，本质的改变着互联网生态的竞争格局、商业模式与治理规则。
用EM算法估计风险模型，通过贝叶斯先验降低误差，更快收敛。 接下来summary里讲了风险模型的用处以及好的风险模型的评价标准。...好处是不用直接估计N只股票的协方差，可以把股票协方差阵分解为因子协方差、特质风险两部分，速度更快。 上图V是股票协方差阵，右边的B,F,D是风险模型需要估计的因子的因子暴露、协方差、特质风险。...最优化：不好的风险模型优化出来，高权重可能集中在高风险股票上。因此需要判断风险模型是否很好的评估了风险，统计模型好于截面模型，因子数量更少。 最后还有一段描述也比较重要。...这块讲了风险模型和alpha模型的关系，在MPT理论里，最优组合的边际收益和边际风险相等如果收益模型和风险模型匹配的话，模型会更稳健。...如果风险模型和收益模型只是近似一致，优化器只会选到高收益的股票，但对风险的把控上很少，导致组合失衡，把alpha因子加到风险因子里可以避免这一问题。有些绕。
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