昨天有小伙伴跟我讲怎么在金融领域中应用这个自然语言技术 那我今天就简单的说一下自己的想法 首先，我认为一个企业的画像是动态的。...我是如何可推理的判断一个用户的信贷上限的 就是一个关系网表示一个用户的最高债务承受能力 那么我之前和国内的比较大的一些餐饮集团聊过 里面有一个需求就是餐饮的进销存，以及下一个季度的新菜预估 这里面和金融领域有一部分还是比较相似的...动态语言表示训练 有点形而上学了 但是本质我觉得是这些领域的金融对于AI的应用。 对更多的信息进行向量化，并且找到和当前事件有关的向量，再根据这些向量做出决策。
import pandas as pd import datetime import numpy as np
本文为“AI 将如何影响金融”的精华内容分享。 作为一个半科技半财务从业者，今天我想谈谈人工智能应用在金融领域的一些现象，以及我的一些观察。...此处的人工智能特指以机器学习和应用统计学为主的模型，只是人工智能下的一个分支。...首先金融/经济学本身是就是复杂的理论学科，在计量领域早已大量的使用了统计手段，而且越来越多的机器学习手段也被用于学术研究。但放眼到企业，和在短时间内，暂时很难有人工智能大规模发挥的空间。...同样的，金融服务类从业者又缺乏对于AI模型和统计的了解。因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。...总结 机器学习对于金融行业的改变可能还需要取决于跨领域人才量上升。一方面，计算机科学家从科技公司转向金融公司，着手解决落地问题。另一方面，金融领域培养出了足够多的能够理解机器学习的从业者。
全网TOP量化自媒体 范剑青是国际数理统计学会创办70年以来第一位华人主席，也是统计旗舰杂志《统计年鉴》的第一位华人主编，论文引用数多年位列世界数学家前十名，是素有统计学诺贝尔奖之称的CPOSS总统奖得主...他指出，大数据=系统+分析+应用，机器学习=统计+优化+实现环境。...尤其是在金融行业，数据不平稳，随着时间而变，多人参与竞争的市场也是对金融的挑战。 而机器学习本身就是为降低维数和预测而设计的，他认为机器能学习金融，尽管金融非常复杂，但它的形式是可预测的。...Arthur L Samuel在1959年的“跳棋游戏”论文中创造了“机器学习”这个术语：让机器从数据中学习并做决策，它是可扩展的统计算法，充分融合统计建模思想和计算优化方法。...因为我们在低维传统统计中做样本平均不多，在高维统计中会做很多样本平均。所以高斯浓缩（Gaussian concentration） 是高维统计的核心。 举一个例子。
与此相反，数据科学家因为有计算机科学、数学和技术的强大学术背景，他们事实上通过使用统计程序开发了收集数据的框架，并通过创建及实施支持他们成果的算法来应用数据。...数据科学家 借助统计编程，设计、开发和运用算法来支持商业决策制定工具，管理海量数据，创建可视化以帮助理解。 2 他们接受了什么教育？ 大部分商业分析师都有包括商科和人文学科在内的多种教育背景。...商业分析师和数据科学家的具体教育情况及专业课程如表所示： 商业分析师 数据科学家 学士 30% 28% 硕士 56% 48% 博士 11% 20% 专业课程 商务管理、信息技术、金融、政治学、人类学、...经济学、历史、心理学 数学、计算机科学、信息科学、计算机软件工程、技术通信、计算机信息系统、统计学 3 他们拥有什么技能？...商业分析师 数据科学家 金融和保险 25% 联邦政府 26% 计算机系统设计及相关服务 10% 计算机系统设计及相关服务 18% 制造业 8% 大学、学院及专科学校 13% 公司企业管理 8% 物理、工程及生命科学研发
上午上了四节课，全是《贝叶斯统计》，贝叶斯学派和频率学派一直论战不断，焦点就在于先验分布的问题，百度百科有云：先验分布是总体分布参数θ的一个概率分布。...贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于θ的任何统计推断问题中，除了使用样本X所提供的信息外，还必须对θ规定一个先验分布，它是在进行推断时不可或缺的一个要素。
偏微分方程 拓扑学 微分几何 微分流形 数论基 群与表示 基础代数几何金融数学引论 数理统计 应用随机过程 实变与泛函 金融经济学 金融数据分析导论 寿险精算 证券投资学 衍生证券基础 金融时间序列分析...偏微分方程 微分几何 测度论 应用随机分析 泛函分析 应用回归分析 拓扑学实变函数 测度论 应用回归分析 实验设计 贝叶斯统计 应用多元统计分析 统计学习 统计计算 非参数统计 应用时间序列分析 抽样调查实变函数...测度论 贝叶斯统计 应用多元统计分析 应用时间序列分析 统计学习 统计计算 非参数统计 应用生存分析 生物信息学方法和应用 应用随机过程 信息与计算科学专业方向基础数学金融数学公共基础课程大学英语系列...算法设计与分析 人工智能 程序设计技术与方法 数字信号处理 信息论 数理逻辑 集合论与图论 网络空间安全 计算机图形学 计算机图象处理 密码学 机器学习基础 软件工程 操作系统 数据库概论 以上只是数学相关的专业课程...，大学期间还有其他课程包括：其他专业课程、通识类课程、自主选修类课程。
那么他的专业课程如下：《C/C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《软件工程》、《电路与模拟电子技术》、《Linux操作系统与网络编程》、《WEB技术与应用》、《数据结构与算法》、《数据库开发技术...》、《算法分析》、《人工智能技术》 、《JAVA》、《大数据》、《云计算》、《软件设计》、《数字媒体》、《金融软件开发》、《嵌入式应用开发》、《软件开发与测试》、《移动互联网开发》、《移动设备应用开发》...其专业课程如下：《电磁场与电磁波技术》、《模拟电路基础》、《传感器技术与应用》、《数据库原理和应用》、《通信网理论基础》、《工程图学和计算机图学》、《汇编程序设计》、《信号与系统》、《自动控制原理》、《...其专业课程如下：《物联网》、《铁道信号》、《智慧城市》、《渗透与测试》、《网络安全与攻防》、《网络工程与管理》、《移动互联网开发》、《云计算与大数据》、《网络系统开发与管理》、《网络系统集成与网络安全》...微型计算机技术》、《计算机系统结构》、《计算机网络》、《高级语言》、《汇编语言》、《数据结构》、《操作系统》、《数据库原理》、《编译原理》、《图形学》、《人工智能》、《计算方法》、《离散数学》、《概率统计
所以： 机器人（自动化）等专业课程创新的结果： 看似披着创新外衣，实际在最本质上原地踏步，或者起起伏伏不偏离初衷，必然长久存续。
https://github.com/yyzwz/allProject 一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL 的考研专业课程管理系统，包含了考研课程、考研专业...1.2 项目录屏 ---- 二、功能模块 为了能让开发出来的考研专业课程管理系统真正投入使用，所以需要对系统的需求加以分析设计，以下分别对功能性需求和可行性两方面分别对考研专业课程管理系统进行需求分析。...本文设计的考研专业课程管理系统的包括了系统数据中心模块，用来存放管理系统通用的模块，另外分别设计了考研高校模块、高校教师管理模块、考研专业模块、考研政策模块这四大模块，用于存放系统的核心业务逻辑。...2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了对考研专业课程管理系统的基础模块，比如管理谁可以登录这套系统，记录这些人登录系统做了什么，不同的人拥有不同权限的管理。...考研专业课程管理系统的用例图设计主要包括学生用户用例图设计、考研管理员用例设计。
阅读本文大约需要5分钟 一、 浅析供应链金融行业痛点及解决思路 1 行业痛点 从行业痛点这个角度来分析，我用的标题叫“金融优先还是产业优先”。...因为在开展整个供应链金融的过程中，做金融它的一个本质就是要控制风险。那实际上金融做得好不好，就是这个风险控制的好不好。...但如果我们都有这样的一个金融思维来考虑做供应链金融的话，实际上都会遇到一些这个障碍或者说是痛点，那什么样的痛点呢？...那目前呢，我们就做了这个家电板块、建设金融、农业金融和汽车后市场金融。目前大的是做了这四个板块，这四个板块呢，因为今天时间有限啊，我就不切的很深来细讲。...金融科技构建无接触式供应链金融 金融科技运用于供应链场景的现状 金融科技助力供应链金融的作用路径 无接触式供应链金融服务形态 2.
所谓的金融科技是一个金融科技化的过程，即将传统的金融元素进行科技化的改造，形成的是一种全新的金融形态，这个全新的金融形态并不是科技的一种，而是金融的一种。而现在的玩家们恰恰相反。...事实上，金融科技是对互联网金融的一次修正，它真正要做的就是那些互联网金融没有做的工作。比如，金融科技对于金融元素的深度改造；比如，金融科技对于金融流程的重新塑造；比如，金融科技对于金融属性的再度探索。...金融科技的终极目的在于新的金融形态的产生，而不是延续旧的金融形态的生命。说到底，互联网金融的工作，其实就是在为传统的金融续命，让传统的金融供给模式可以在互联网的助力下延续。...金融科技的终极目的在于新的金融形态的诞生，从而让金融行业的新供给方式能够满足人们新的金融需求。...以新金融为金融科技的终极目标，我们才能真正跳出互联网金融的发展怪圈，从而让金融行业可以真正脱胎换骨，实现蜕变。那么，何为金融科技通往新金融的正确之道呢？ 以金融科技为突破口，找到金融行业的蜕变之法。
Coursera近期新推了一个金融和机器学习的专项课程系列：Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization（金融中的机器学习和强化学习...，特别关注机器学习在金融投资中不同的实际问题中的应用。...该专业课程面向三类学生设计： · 在银行，资产管理公司或对冲基金等金融机构工作的从业人员 · 对将机器学习应用于日内交易感兴趣的个人 · 目前正在攻读金融学，统计学，计算机科学，数学，物理学，工程学或其他相关学科的学位的全日制学生...，这些学生希望了解机器学习在金融领域的实际应用。...先修课程是“金融中的机器学习导览”和“金融中的机器学习基础”课程。
同简单地将科技看成是金融科技的终局不同，我更加愿意将金融看成是金融科技的终局。因为只有这样，才能发挥金融和科技两种元素的巨大能量。...那么，新金融何以能够成为金融科技的新终局呢？ 我认为，新金融业已成为一个金融与科技深度融合的产物，是关键所在。...回顾互联网金融时代和金融科技上半场的发展，我们可以非常明显地感觉到，金融是金融，科技是科技，是一种常态。 当金融与科技依然割裂，带来的一个最为直接的结果，就是它们无法实现真正意义上的融合。...新金融，当仁不让地成为了金融科技的终局。 同简单地将科技看成是金融科技的主角不同，新金融关注的是科技与金融行业的深度融合，但是，金融却是这种融合背后的最终呈现形态。...除了新金融表现出来的金融与科技关系的厘清之外，它能够承担起金融科技的未来，另外一个很重要的原因在于，它让金融与科技的有了“交点”。
各个大学纷纷响应对量化交易员和研究员的高需求，推出了结合金融、数学和工程的专业课程。这些项目与顶级银行和对冲基金有联系，经常充当人才的直接供应者。...Quant 的职位主要集中在投资银行、对冲基金、商业银行和金融机构。...），这两所大学都提供备受赞誉的金融工程学位。...卡内基梅隆大学（CMU）的计算金融学和哥伦比亚大学（Columbia University）的金融工程专业，也是依赖量化分析师的投资银行和对冲基金的知名投资者。...数据来源：WSO 机构面试情况 根据WSO最新统计： 哪家对冲基金公司面试最难？ 前三 黑石集团 橡树资本 桥水基金 ? 哪家对冲基金公司面试体验最好？
在现行的大学教科书中，根本没有提及将假的判为真的概率计算公式，下面来介绍如何计算统计功效，并介绍它的含义。...这里http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/72811527 介绍了p值的计算，我们就接着它来完善统计功效的计算。...统计功效=1−β=1−p(接受H0|H0为假)=p(拒绝H0|H0为假) \mbox{统计功效} = 1 - \beta = 1- p( \mbox{接受} H_{0} | H_{0} \mbox...计算公式如下： 统计功效=p(拒绝H0|H0为假)=p(|x¯−y¯S2xnx+S2ymy−−−−−−−√|>z1−α/2|δ) \mbox{统计功效} = p( \mbox{拒绝} H_{0} |...在学术界，统计功效的设定一般为0.8，将它作为计算的阈值。在p-value小于0.05且power大于0.8时认为是有显著差异的。
如果我们将互联网金融时代对于金融行业的改造看作是一场表皮手术的话，那么金融科技时代对于金融行业的改造更像是一种刮骨疗毒。...互联网金融时代落幕，金融科技时代来临不可避免 越来越多的迹象开始表明，互联网金融时代将会落幕，金融科技时代即将来临。...以AI为代表的智能科技在金融行业的应用将会成为下一个拉动金融行业效率的引擎，带动金融行业更加快速、科学地发展。 金融行业将会涌现更多新的金融概念和金融门类。...进入到金融科技时代之后，金融行业将会涌现出更多新的金融概念和金融门类，这些金融概念和金融门类共同作用将会充实当下的金融行业，为金融行业在金融科技时代的发展带来影响。...智能金融、数字金融、普惠金融等当前已经出现的金融概念和门类将会在金融科技时代进一步丰富和完善，借助这些新的金融概念和门类，我们能够找到金融行业在新技术时代的新的发展点。
当互联网金融开始遭遇困境，金融进化的新类型开始出现，金融科技便是一种。...需要明确的是，所谓的以金融为核心，并不是说金融科技是金融机构的专属，而是说我们在落地和实践金融科技的过程当中要把金融科技看成是一种全新的金融形态，并且是发生蜕变的金融新形态。...坚持以金融为核心，真正让金融科技成为金融行业的全新形态，我们才能找到金融行业向前金融的正确道路。...金融科技不应成为互联网金融的避风港 以金融为核心的金融科技让人们看到了弥补互联网金融发展遗憾的机会，于是，我们看到越来越多的互联网金融玩家开始通过加持金融科技来逃避互联网金融监管。...如果我们把金融科技看成是互联网金融的避风港，并且让金融科技成为不合规的金融产品和服务的盾牌，那么，原本困扰传统金融和互联网金融的痛点和难题就会在金融科技身上引爆，最终让破坏金融科技的正常发展和进化。
统计系列（一）统计基础 在开篇中曾推荐过大家学习《商务与经济统计 精要版 原书第7版》，不知道大家有没有这种感觉，学完了不一定理解了，理解了不一定能正确应用。...统计从整体上分为描述统计和推断统计，描述统计主要通过图表、数值的方式帮助我们理解数据并发现规律；而统计推断则是通过样本特征推断总体特征，推断分为参数估计、假设检验和回归分析。...除了掌握统计基础外，还需要一定的概率基础。最主要的就是随机变量的概率分布和中心极限定理，这也是统计推断的理论基础。...整体的知识点如下： 统计基础 描述统计 描述统计是数据分析使用最多的，常用于探索性数据分析（EDA）。...抽样分布 一次抽样产生一个样本统计量，多次抽样就会产生多个样本统计量，这些统计量的分布就是抽样分布，常作为假设检验的方法。常见的抽样分布有正态分布、t分布、卡方分布、F分布等。
文/孟永辉 在很多情况下，金融科技的存在是以互联网金融的替代者的身份出现的。 这就让它会自然不自然地陷入到互联网的怪圈里，因为所谓的互联网金融其实早已不再是金融，而是一种互联网的存在。...正是因为如此，我们所看到的金融科技，其实在很多时候并不是金融，而是科技。 当金融科技不再是金融，而是科技，正如当初的互联网金融不再是金融，而是互联网一样危险。...在这个过程中，将金融看成是金融科技的根本和底色，将科技看成是破解金融肌体顽疾的手术刀，最终让金融更加良性地发展，而不是把金融科技看成一种获取流量和资本的方式和手段，或许才是保证金融科技可以长久发展的关键所在...将金融的业务留给真正理解金融的玩家去做，科技玩家仅仅只是做金融赋能方面的工作，这个时候，金融科技才不再是一刀切的文字游戏，而是有了新进化的形态嬗变； 这个时候，金融科技的表现形态才不再是互联网金融式的彻底的去金融化...以金融为根本，并且真正让具有金融基因的玩家成为金融科技的主导者，才是金融科技真正跳出互联网金融发展怪圈的关键所在； 以科技为刀，并且真正让那些擅长科技赋能的玩家成为金融科技的辅助者，才是金融科技真正回归本质的关键所在
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