金融工程核心内容可由下图高度概括： ? 整个流程图分为 6 大模块，除了开始的“数据参数”模块，后 5 个模块都有相对应的函数。...I) 模块三：曲线构建 (拔靴函数 B) 模块四：模型校正 (校正函数 C) 模块五：产品估值 (估值函数 M) 模块六：风险计量 (风险函数 L) 这张流程图是我对金融工程理解的浓缩...It is a capital mistake to theorize before one has data. -- Sherlock Holmes 数据永远是重要的，对金融工程也不例外。...I(Θmkt(t)) = {P, F, S, σ} 在金融工程系列，之后我会专门写一贴《市场基础变量计算》，也会详细介绍各种内插外插的方法以及讨论它们的优劣性。 3 曲线构建 - 拔靴函数 ?...首先明晰均匀分布里的“均匀”指的是什么。一个直观的理解可以看下面的图片，左边为伪随机数 (pesudo-random number) 的二维点集，右边则是由低差异序列 (LCG) 的二维点集。
答：在金融工程领域，Python不但在用，用的最多，而且重要性逐年提高。...课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。...1、二维绘图（一维数据集、二维数据集，其他绘图模式，金融绘图） 2、3D绘图 第四讲、金融时间序列分析 在金融分析中常见的一种数据类型是金融时间序列数据，本章主要介绍Python的Pandas库对金融时间序列类型数据结构的实现...4、高频金融数据 第五讲、输入输出操作 本讲介绍Python提供的基本输入输出操作，以及如何在金融数据分析与投资中有效的进行使用。...、金融应用及其Python实现。
小编邀请您，先思考： 1 特征工程是什么？如何做特征工程？
在这一领域的投资会得到回报，因为它可以加快其他许多团队的速度，让产品团队的工程师能够专注于解决业务问题，为组织提供价值。 我在《金融时报》担任了四年的技术总监，领导多个专注于工程能力建设的团队。...在这篇文章中，我将谈谈我们的团队是如何建立的，以及我们在真正推动其他团队建设工程能力的过程中发现的一些重要事项。 1 工程能力建设组 《金融时报》的产品和技术团队被分成几个小组。...工程能力建设组是由所有建立工具以支持金融时报工程师的团队组成的。...6 我对正在考虑如何构建组织的人们的建议 我认为每个组织都必须至少提供一些中心化的工程服务。问题是你应该把它做到什么程度。 对我来说，这取决于你的出发点是什么。...最近，Wells 转而接管工程能力建设，将平台和安全工程加入其中。她在金融时报领导了一组团队，为其他工程师建立工具和服务。
前言 对于谷歌工作的经验，是每个软件工程师都需要学习的知识，也许我们对于谷歌内部组织以及如何运行可能有不同的思考。 什么是软件工程？...——豪尔赫·路易斯·博尔赫斯 我们看到编程和软件工程之间的三个关键区别：时间、范围和权衡取舍。在软件工程项目中，工程师需要更加关注时间的流逝和最终的变更需求。...在 Google 内部，有时会说，“软件工程是随着时间的推移而集成的编程。”编程当然是软件工程的重要组成部分：毕竟，编程首先是生成新软件的方式。...定义软件工程的早期尝试为这一观点提供了一个很好的定义：“多版本程序的多人开发”。 4 这表明软件工程和编程之间的区别在于时间和人。...软件工程师或软件工程领导者的工作是针对组织、产品和开发工作流程的扩展成本的可持续性和管理。考虑到这些输入，评估您的权衡并做出合理的决定。
金融工程 快速开发新模型并将其部署到分析师和交易员。通过即时计算为前后交易系统提供动力。...将项目的所有元素（计算、可视化、数据、文档甚至交互式应用程序）一起保存在独特灵活的可计算文档中 立即创建使用内置金融衍生工具计算的交互式工具 主要功能 Wolfram Finance Platform
从互联网金融监管政策出台开始，人们便已经开始探索有关互联网金融发展的新方向。之后，普惠金融、数字金融、金融科技等金融的概念开始出现。梳理这些概念，我们不难发现，其中一个共同点就是去金融化。...将金融业务交给传统的金融机构去运作，移动互联网时代诞生的互联网金融平台转型去做支撑工作成为破局后互联网金融时代发展难题的一个主要方向。...因为在他们看来，互联网金融一旦脱离了金融属性便不再是互联网金融了。这种认识显然有些以偏概全，因为互联网金融之所以会有金融属性主要是由于互联网和金融两种元素的结合并不紧密所导致的。...虽然这些尝试可能在现在这个时候有些难度，或者是在盈利变现上面不及简单地进行金融属性的操作来得快速，但是只要能够抓住去金融化的点，就能够让互联网金融平台走得更加长远。 去金融化的本质是什么？...正如上文分析的那样，去金融化将会让互联网金融走得更加长远。但是，如果没有弄清去金融化的本质，而是仅仅只是将去金融化等同于金融行业与新技术的简单相加，那么去金融化又将会陷入到互联网金融的怪圈当中。
随着社会竞争的程度不断加深，市场竞争已经不再是单独的客户之间的竞争，而逐渐演变为供应链之间的竞争，在同一供应链内，各个要素相互依存、相辅相成，由此产生了一种供应链金融，那么究竟什么是供应链金融呢？...下面为大家介绍供应链金融的相关内容。...image.png 供应链金融是什么 供应链金融是一种新的融资方式，一般中小型企业较为适用，是指在同一个供应链中，将资金贯穿于供应链管理过程中，在这种模式中，既可以让供应链中的企业都享受贸易资金服务，...供应链金融实际上是通过风险来进行变量控制，提高资金流动性，降低企业运营的成本。 供应链金融有什么作用 1、有效降低供应链中各个企业的交易成本。...与传统金融不一样，供应链金融必须以各个产业为基础，以核心客户为依托，才能让产业之间有效融合，从而达到推动产业发展的效果，同时还降低了大量中小型企业获得金融服务的成本，使金融服务真正发挥其应有的作用。
在金融领域，AI 是如何助攻的呢？...▌互联网信贷应用而生 金融行业在中国已经有200多年历史了，包括国外整个行业在内都有非常悠久的历史，它们通过分析主要的人性需求，衍生出了各种各样的金融产品。...另外，从“互联网金融”的初期到现在，也有20多年历史了。 金融领域发展初期，有存、贷、汇，三个主要的功能。在互联金融发展的近几年，它有了一个新的产物：“互联网信贷”。...近几年，金融科技领域发展大好，究其原因是有了几十年的互联网金融的积累，才有了这样的机会，围绕如何更好的利用大家在互联网上留下的行为轨迹。...▌AI 为低频服务带来流量 人工智能和深度学习都是比较广的领域，实质性的进展和落地，最终还是得看各行各业它运营的本质是什么，对于金融领域来说，其本质无非是两个方面： 第一、获取客人； 第二、服务客人。
今天来看看前端工程化是什么。 什么是前端工程化？ 工程化，可以理解为使用一些方式，去改良然后提高行业中现有的步骤、设计、应用方式。...前端工程化，就是指对前端进行一些流程的标准化，让开发变得更有效率，且更好地做产品交付。 一开始，网页页面并不复杂，只是提供一些简单的展示和交互的静态页面，甚至不需要后端。...一切都是为了让前端的开发更工程化，也就是 不停地改良前端项目的开发流程，让开发者能够更高效地开发、更好地进行团队协作、让代码的风格标准化、对资源做压缩以及懒加载、更好地交付部署等。...打包工具 前端工程化的核心是打包工具。 打包工具需要支持的 几种重要的能力： 代码分割：指的将代码划分为可以按需 / 同时加载的多个bundles 或组件的能力。...如果是 vue 组件，可以考虑用 Vue Press； Tree shaking：丢掉一些引入了但没有使用的模块； 结尾 简单来说，前端工程化是对前端开发流程的改良，是效率工具。
“平台”到底是什么？ “平台”是个含糊不清的词，但对于提高大规模交付速度和效率而言，它却极其重要。因此，本文的标题就是我最近一直在谈论的“平台”。...非平台 几年前，我受聘为澳大利亚一家大型金融服务机构提供咨询。我们称他们为 BigCo。到达现场后，我的第一个目标是了解应用基础架构、托管和运维领域的情况。...因此工程师和管理人员会尽可能减少变更次数，只对应用程序和基础设施进行绝对必要的变更。...该公司拥有数百名工程师，规模庞大，面临着许多与 BigCo 相同的挑战，在基础设施、应用程序和数据方面都有不小的遗留问题，但 WebBiz 又小到足以见证快速的变化和改进。...这提高了员工的参与度，让工程师在技术堆栈中获得更深层次的经验，推动了发明创造，迅速确立了对部署内容（应用和业务）的响应水平，并消除了团队的大部分依赖关系。
2014年，Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师（Chaos Enigneer），并开始向工程社区推广。...混沌工程到底是什么? 根据 Netflix 的解释，混沌工程师通过应用一些经验探索的原则，来学习观察系统是如何反应的。这就跟科学家做实验去学习物理定律一样，混沌工程师通过做实验去了解系统。 ?...混沌工程其实是很重要的，但我之前一直以为混沌工程就是测试，但它们还是有区别的。...前者表示的是混沌工程能有多复杂，而后者则表示的是混沌工程被团队的接受程度。...满足一下部分特征的企业，都适合实施混沌工程： 对于资损或 SLA 有极高要求的行业（金融、电商、医疗、游戏、公共等） 有较大的系统改造（比如：系统重构、微服务化、容器化、迁云） 业务发展快，稳定性积淀少
而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 ...“大数据工程师”。 ...大数据工程师做什么？ 用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。...“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。...预测未来可能发生的事情 通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。
转载自某网站 改革了金融圈的科技，FinTech，你必须了解，在美国有着广泛影响度，但是在中国却没有发展起来！原因是什么？之前对这个科技有所了解的，你需要深入知道它对未来金融领域的影响。...因为大多数情况下不同用户的金融需求是错配的（比如数额，时间，风险等），间接对接是主要的形式。 ? 因为金融市场的资源对接特性，几乎没有业务是不经过机构间市场的。...所以大多数金融业务都可以分成两部分，一部分是机构对终端用户的，另一部分是机构对机构的。要加在一起，才是一套完整的金融业务。...另外理论上大数据可以进一步的加强既有的信用系统，比如把用户所有金融交易和消费都包括在模型里，但这样会涉及到隐私问题，毕竟金融数据是非常敏感的。...四 FinTech针对传统金融的优势是什么？ 第一点是理论上来说FinTech的效率要比传统金融效率高得多。
如果你带着投机者的立场去考虑这种事情的话,很容易就看成了2000左右,但是正确答案是1000左右,一个重要的原因就是套利,所以金融工程里很重要的一块就是所有的价格都是通过无套利定价出来的.也就是通过套利...那我们金融工程里一般是不太考虑风险报酬的,因为我们的定价是衍生品定价,衍生品定价的话很简单,你告诉我现货价格是多少,我就会告诉你期货价格是多少,他不会考虑到风险报酬,因为一旦考虑到风险报酬,就一定涉及到效应函数...不同的国家,效应还是蛮复杂的,效应还可能来自相对比较,自己的历史情况等等.那效用函数到底是指数函数,幂函数等等函数,都没办法来确定,不同的函数会有千差万别的效果,如果用这样的方法去定价,是会非常的麻烦,我们金融工程是不用这样的方法来定价的...,这也是我觉得金融工程最大的好处,所有的定价都跟效用没关系.所以说用来计算定价的时候,最好是不要用到效用函数.所以经济学很有道理,但是经济学得到的结论却往往很难直接用,因为他是方向性的,就比如你收入提高...,你的效用会提高,但是提高多少,不同的情况,状态都是完全不一样.不过还好,我们学习的是金融工程,使用的是无套利的方法,这还是一门很实用的科学.我们得到的结论,都可以通过实验来去佐证.
在这篇文章中，我们将介绍平台工程、它与 DevOps 的区别以及为什么你可能考虑采用平台工程以及谁需要拥有平台工程的能力。什么是平台工程？...平台工程的挑战虽然平台工程为开发团队带来了很多好处，但在实施过程中也会面临一些挑战。跨团队协作的复杂性：平台工程需要跨越多个团队的边界，涉及开发、运维、安全、质量保证等多个职能部门。...简单来说，平台工程师就像是软件开发团队的后勤支持，他们确保开发者有一个强大、易于使用的工具和环境，以便开发者可以专注于编写高质量的代码，而不必担心其他事情。平台工程与DevOps的关系是什么？...平台工程借鉴了DevOps的许多相同原则，包括自动化、持续交付和持续集成。平台工程与DevOps的不同之处在于，平台工程是构建工具来帮助工程师和DevOps执行他们的任务。...如果不行，那么一个内部开发者平台和平台工程可能是你正确的选择。基于Rainbond实现平台工程在理解了平台工程的核心要点之后，接下来简述说一下如何使用 Rainbond 这样的工具来实现平台工程？
那生信工程师的不可替代性是什么呢？或者说核心能力是什么呢？ 我认为，这得分阶段看待。前些日子写过一篇短文发表了一点感想：《生信工程师的核心竞争力是什么？》...总结一下 应该看到，初级生信工程师，享受了交叉学科的红利，你可以跟 IT 人谈生命科学，可以跟生物人谈 IT，总之我都懂，容易产生自己是团队中不可或缺的一员的错觉，殊不知这时候你的不可替代性还很低。
最近几年，随着虚拟化的持续升温，作为系统工程师的一个分支，虚拟化工程师成为了一个职业。...随着虚拟化技术的成熟和发展，虚拟化工程师要解决的问题也经历了四个层面： 第一个层面需要保证业务在虚拟化平台上的稳定，这就要求虚拟化工程师熟悉自己公司的业务，同时非常熟悉虚拟化相关技术； 第二个层面需要在保证业务稳定性的前提下...，正在的实现资源池，实现资源的充分利用，为公司节省成本，这个是虚拟化工程师的核心价值之一； 第三个层面是实现虚拟化的便捷管理，随着虚拟化程度的增加，虚拟机数量不断增大，只有将虚拟化的日常管理自动化，才能适应形式发展...第四点的前提是对业务非常熟悉，将虚拟化和业务紧密结合也是虚拟化工程师的另一个核心价值。 ?...总结以上，虚拟化工程师的核心价值是什么： 1 通过虚拟化技术充分利用资源，节约成本； 2 和业务紧密结合，实现业务的自动化部署。 我认为，以后的趋势是不仅要熟悉虚拟化技术，同时还要精通自己的业务。
可能IC研发工程师基本上都会有个40岁危机？...数字ic设计工程师是否需要了解先进工艺取决于他们所从事的具体岗位和发展方向。一般来说，了解先进工艺有助于提高数字ic设计工程师的专业水平和竞争力。...数字IC设计工程师需要根据规格书（Spec）进行RTL设计，并与验证工程师沟通，提供设计文档和接口定义，协助验证环境的搭建和测试向量的设计。...数字IC设计工程师需要根据逻辑综合的结果，与后端工程师沟通，提供时序约束和优化建议，协助布局布线、时序分析和物理验证的工作。...数字IC设计工程师需要根据DFT的需求，与DFT工程师沟通，提供扫描链、内存自测试和自动测试模式生成等功能的支持，协助测试覆盖率的提高和芯片测试时间的缩短。
Python 量化交易工程师养成实战-金融高薪领域在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。...而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。...一、Python量化交易工程师的角色定位Python量化交易工程师是金融领域与计算机科学领域相交叉的复合型人才。他们不仅需要掌握扎实的金融理论基础，还需要精通Python编程语言和数据分析技能。...金融理论基础：量化交易工程师需要具备深厚的金融理论基础，包括金融市场分析、投资策略、风险管理等方面的知识。他们需要对金融市场有深入的了解，能够分析市场趋势和交易信号。...通过不断学习和实践，工程师们可以不断提升自己的技能和经验，在金融市场中获得稳定的投资收益。
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