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摩根大通金融科技投资战略:哪些金融科技公司获得投资

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。 摩根大通对 金融科技公司的投资可以追溯到 2017 年,当时它收购了WePay,将支付整合到小企业使用的软件中。从那时起,这家美国资产规模最大的银行一直在全球范围内进行投资。 2021:全球金融科技投资手册 回顾摩根大通去年的金融科技投资,我们可以看到它是由双重目标驱动的——首先是通过将利基产品纳入组合来扩展其产品组合,以服务于传统服务不足的客户群的长尾,以及实现更高的客户期望 摩根大通还收购了希腊金融科技公司Viva Wallet 49% 的股份。 来自金融科技公司以及美国科技巨头的激烈竞争一直是该公司雄心勃勃投资的关键。

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金融科技遇上另类投资—美国另类投资行业金融科技应用报告

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

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    全球金融科技投资趋势: 2016 年回顾

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    用AlphaGo背后的人工智能做金融投资

    在海外发达国家(美国、英国),人工智能与金融投资已经非常紧密地结合并取得了良好的成效。一些新兴的人工智能投资机构的崛起,证明了人工智能方法在金融市场的巨大潜力。 报告指出人工智能量化技术将成为未来金融业的主流方法,帮助投资者处理、分析、理解数据,指导投资决策。一个优秀的金融投资机构,必须发展人工智能投资系统,以适应金融数据化、智能化时代的到来。 金融投资如何应用人工智能 下面我们将具体介绍人工智能是如何在金融领域发挥作用,帮助投资者做出更好的投资决策。 例如上文提到的文艺复兴基金和著名的DEShaw基金,都是人工智能在金融投资领域成功落地的案例,是近年来金融投资领域的领头羊。 因此,我们搭建了一个利用人工智能的量化投资平台,打通传统的金融投资行业和新兴的人工智能领域之间的壁垒,推动金融行业的蜕变。

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    KPMG:2019年上半年全球金融科技投资报告

    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

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    深度 | 强化学习应用金融投资组合优化(附代码)

    互联网上很难找到有关金融方面强化学习的资料。很多资料都是非常琐碎的。更好的材料来自于学术界,(我们被很多论文的启发,但是这一篇我觉得比其他的都要好)。 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。 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。

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    【科技金融丨主题周】量化投资:用Python实现金融数据的获取与整理

    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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