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金融常识生活的必备——跟着案例理解金融(python实现）

作者：Nature 出品：AI机器思维现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。...理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。...金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。...当今什么最贵，房子，买房贷款可以说是每一个买房人要考虑的金融需求，如何贷款，如何减少还款利息，同时还能降低还款压力是每一个购房者要考虑的。不少购房者都对贷款方式和还款方式感到困惑。...对上面案例如果计算两年，其n=2,年贴现率为10%，程序如下，得到的现值PV约等于165.29万人民币。 ? 说明：python程序中幂函数用双乘符合**而不是^作为幂函数 ,不支持^这个运算符号。

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Python金融应用编程|金融工程现在用

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。...最后课程介绍了Python的面向对象编程并介绍了两个案例：使用Python实现金融衍生品分析库以及使用Python实现事件驱动的量化投资系统，使学员在实战的环境下理解Python在金融应用开发中的具体应用方式...课程大纲第一讲、Python与金融应用概述本讲主要介绍Python的基本特性，安装本课程所需要的Python环境，概述Python在金融数据分析中应用领域。...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...1、面向对象 2、图形用户界面第十三讲、金融中的大数据技术概述本讲介绍大数据技术在金融中的应用以及使用Python的基本实现。

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新金融：金融科技的终局

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。...在看待金融科技的问题上，我们同样需要遵循类似的脉络。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。...因此，当我们探索金融科技向新金融的进化之道时，真正应当思考的是是否有新的金融元素的诞生，是否有新的金融功能的诞生。

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金融科技：金融的回归，科技的进化

如果站在今天这样一个时间档口来审视和看待以往的金融科技，我们可以非常明显地看出，以往的金融科技，并非是真正意义上的金融科技，它仅仅只是互联网金融的代名词而已。...金融科技，是一次金融的回归让我们回到那个互联网金融依然热烈的年代吧，在那个时候，我们看到了各式各样的金融物种的衍生与出现。人们生产和生活的每一个流程和环节，几乎都可以在互联网金融的身上找到注脚。...不可否认，花样繁出的互联网金融，的确极大地满足了用户各式各样的金融需求，然而，它同样将金融带离了正确的发展轨道，最终让金融脱离了金融本身，而成为了互联网玩家们获取和收割流量的工具。...当金融脱离了金融本身，当金融不再是一个与实体经济结合的存在，那么，它的发展便偏离了本该有的正确的发展轨道。...然而，事实证明，金融科技，并非是互联网金融的代名词，并非是互联网金融的外衣，它必然需要走出一条完全有别于互联网金融的发展模式，才能够获得长久发展。说到底，金融科技，是一次金融的回归。

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新金融，金融科技的终极形态

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。...需要明确的是，现在的金融早已不再是我们所认为的传统意义上的金融，而是变成了一个全新的存在。也就是说，真正以新金融为终局的金融科技的进化模式，才能真正跳出传统的发展模式，真正进入到全新的发展阶段。...需要注意的是，当金融与科技两种元素的主次不分，那些占据了试图通过科技的手段来享受金融红利的玩家，必然会将科技看成是主导的，金融看成是从属的。于是，披着科技的外衣，继续从事金融的买卖，便成为了一种必然。...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”。

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互联网金融的重生：金融科技时代的新金融

那么，在金融科技时代，金融行业本身将会发生哪些改变呢？用户获取金融产品的方式将会发生根本性的转变。在互联网金融时代，我们获取金融的方式和手段主要是基于互联网的方式来达到的。...金融呈现方式的多样化并不仅仅只是从金融的门类上来看，更多的是从金融产品的参与方式、回报方式来看的。...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。

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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。...目前各种在线策略编程平台都支持Python语言，例如优矿、米筐、聚宽等，这也是我们选择Python进行量化投资的原因。...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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人工智能在金融量化投资的综述（Python）

扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全随着人工智能和大数据时代的到来，人工智能与量化交易相结合而衍生出的智能量化交易逐渐成为股票投资的新趋势。...基于深度学习的算法交易模型主要集中在股票价格预测和分类基于（Buy-sellSignal,或TrendDetection）的算法交易模型。可以参考：一文详解RNN及股票预测实战(Python)！...总结我们深入了解了人工智能在金融量化投资领域的应用和影响。人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等，为金融投资带来了前所未有的机会和挑战。...然而，人工智能在金融量化投资中的应用也存在一些挑战和限制。例如，数据质量和完整性、算法的可解释性、监管和伦理问题等。...因此，在利用人工智能进行金融投资时，需要综合考虑其优势和局限性，并采取适当的风险控制措施。随着人工智能技术的不断进步和应用的深入探索，相信未来会有更多的创新和突破。

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Python量化金融：从数据到策略的工程实现

AkShare获取市场数据计算层：Numba加速数值运算策略层：Backtrader/Zipline回测框架执行层：CCXT连接交易所API 性能关键组件对比：组件类型传统方案Python...利用joblib并行计算内存管理策略：分块处理大数据集使用__slots__减少对象内存及时释放pandas.DataFrame缓存六、完整项目示例构建基于布林带的均值回归策略...self.buy() elif crossunder(self.data.Close, self.upper): self.sell() 未来展望量子计算在组合优化中的应用

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金融科技，互联网金融的掘墓人

互联网金融的思维惯性让很多人简单地认为所谓的金融科技，其实就是将金融和科技两种元素简单相加，于是就导致了以AI、区块链为代表的新技术与金融行业的结合。...同互联网金融仅仅只是借助互联网的手段来透支金融行业的原有功能和属性不同，金融科技更加关注的是对金融行业本身的改造和升级。...于是，当我们将金融科技看成是互联网金融的接棒者，并且引领金融行业再进化的时候，首先要做的就是要将金融看成是金融科技的核心所在。...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。...当金融科技成为一种金融新类型的时候，业已形成百年之久的金融形态才能发生真正意义上的改变，金融行业的供给端才能与金融行业的需求端有再度对接的可能性。

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金融科技：金融沃土长成的技术新芽

金融科技市场当前的组成成分决定了其发展不会像互联网金融时代那样跌宕起伏，平稳、安全将会是金融科技时代发展的主旋律。这除了与金融科技的参与者的体量较大之外，还与金融科技本身有着很大关系。...如果仅仅只是关注流量，而忽略了金融的本质，那么金融的发展方向便会出现失焦的风险。...金融科技时代的来临正是将互联网金融时代的这种发展思路进行了重新梳理，抛弃了流量思维之后，金融科技更加在乎的是对于外部行业的促进作用。...金融科技之所以被称作金融科技，其中一个很重要的原因在于它以金融为切入点，通过技术在金融领域的应用来衍生出具备金融属性的全新技术，借助这些新的技术来促进外部行业的发展，从本质上来看，金融科技更多的是一种全新技术...金融科技主要应用在风控、支付等具体的金融环节上。它更多的是新技术在传统金融流程和环节应用之后产生的全新物种，这些技术诞生与传统金融的流程和环节当中，具有明显的金融属性，但从本质来看确实一种技术。

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去中心化金融（DeFi）与传统金融的比较：重塑金融世界的变革

去中心化金融（DeFi）与传统金融的比较：重塑金融世界的变革金融世界正在经历一场前所未有的变革，去中心化金融（Decentralized Finance，简称DeFi）正以其独特的方式挑战着传统金融体系...一、技术基础传统金融：传统金融体系建立在中心化的架构之上，主要依赖于银行、保险公司和证券交易所等金融机构。这些机构通过集中管理和控制金融交易，确保系统的稳定性和安全性。...：传统金融系统的透明度有限，用户只能通过银行对账单和年报了解金融机构的运作情况。...这种透明度提高了系统的信任度，因为交易过程和规则都是公开且不可篡改的。三、安全性传统金融：传统金融系统通过严格的监管和安全措施保障用户资产的安全。...传统金融系统则依靠其稳定性和完善的服务体系，仍然是当前主流的金融方式。未来，DeFi和传统金融可能会在融合中不断发展，为用户提供更加安全、便捷和多样化的金融服务。

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彻底的去金融化，才是金融科技的未来

可能有人会说，彻底的去金融化之后，所谓的金融科技便无法称之为真正意义上的金融科技。对此，我并不这么认为。...在很大程度上来看，我们口中所提到的金融概念，多半是传统的金融概念，即投资、理财、保险。事实上，经历了互联网时代的洗礼，特别是随着金融与科技的深度融合，金融的概念业已得到了根本性的改变。...首先，金融已经被数字化了，我们看到，金融行业当中开始出现越来越多的数字化的身影。数字货币为代表的金融新形态，数字风控为代表的金融新环节，开始深度改变着金融本身。...在这个一种大背景下，彻底的去金融化，并不是不做金融，而是要通过改变金融的形态和元素来寻找与实体经济结合的新方式。金融的功能正在发生一场颠覆性的变革。...找到了创新的商业模式，决定了金融新变革的成熟，下一步就是能够给金融行业带来本质性的改变。结语彻底的去金融化，是金融科技的必然，是金融发展的必然。

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BAT的“金融经”，金融科技化的新开始

如果用寒冬来形容当下的互联网金融市场或许再恰当不过了，当政策监管的砝码不断加大，互联网金融的发展已经从当初的疯狂步入冰点，尽管互联网金融的发展正在逐步走向合规，但是在合规背后是行业发展红利的逐渐消失。...蚂蚁金服、京东金融等有科技巨头背景的公司便是在这个背景下产生的，尽管相对于互联网金融公司来讲，这种类型的公司不再将发展的重点聚焦在金融业务上，但是由于他们提供的产品和服务局域鲜明的金融色彩，因此，很多人依然会将他们看做是互联网金融的...无论是互联网金融还是金融科技，它们的出现和不断进化都在说明一个简单的道理，那就是它们金融与科技的融合的终极状态。...传统金融时代，我们所有的金融相关的业务都是在线下的金融机构来完成的，随着人们金融需求的不断增加，线下金融机构逐渐难以满足用户的需求。...互联网金融时代和金融科技时代是通过外部的技术向金融行业释放动能的过程，金融行业处于一个被动的角色。

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互联网金融的宿命，金融科技的必然

然而，在很多情况下，人们仅仅只是将金融科技看成是互联网金融的替代者，他们之所以会投身到金融科技的浪潮里，很大一个方面的原因在于，他们想要躲避政策层面对于互联网金融的监管。...正确地看待互联网金融在金融进化过程当中的角色和作用，对于找到金融进化的新方式，实现金融的新发展，有着至关重要的作用。当金融科技站在新的发展档口，对于互联网金融的重新认识和看法更加重要。...以此为开端，我们才能更加明白金融科技的正确内涵，我们才能找到金融科技的正确发展方式。互联网金融，一种进化的必然对于互联网金融的认识，应当放置于大的环境和大的背景下，而不应该将它孤立起来看。...因此，互联网的尽头，并不是金融，做金融，才是互联网真正成熟的必然。 2、互联网金融，金融进化的必然。一直以来，我们都在说，金融是经济社会运行的「毛细血管」，金融最大的意义在于它对于实体经济的支撑。...欲要让金融回归本质，欲要让金融发挥最大的功能和作用，我们必然需要金融科技。从这个角度来看，所谓的金融科技，更多地表现出来的是，一种金融回归本质的必然。

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金融科技&大数据产品推荐：金融魔方 ---专业的金融SaaS服务平台

在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn...微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢金融魔方的产品投递 1、产品名称金融魔方...·企业钱包SDK 2、所属分类金融科技 ·金融赋能服务 3、产品介绍在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟...第五，特色的金融增值从信息流到资金流的一体化，多维度了解企业及行业特征，并依托银行、保险、基金等机构的金融服务能力，为企业和企业员工提供更多优质的理财、保险、基金、消费信贷等金融增值服务。...在金融牌照合规的基础上，链接金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK，企业通过调用SDK可快速构建集支付、清分账

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金融科技化：激荡的金融发展新风口

互联网技术对于金融行业影响的日益减弱，新技术对于金融行业影响的不断增强都在让互联网金融开始出现新的不同的发展状态。以数字货币、区块链技术、数字金融、普惠金融为主要概念的全新互联网金融时代正在悄然来临。...金融表达方式的改变、金融运作逻辑重塑、金融环节的重构等新的思路都是从金融本身上着手来金融改变的，这种内生的改变远比互联网时代的简单相加来得更加彻底。...金融科技化给金融行业带来的这些改变无疑将会成为未来金融发展新路子的主要突破口，而由此引发的金融行业深度发展或许将会给用户带来更多福利。金融科技化的关键在于金融与科技的深度融合。...金融与科技深度融合的关键在于金融的科技化与科技的金融化的双向并行。...金融科技化同样是在这样一种大的时代背景下产生的，因此，金融科技化的本质应当是金融的生活化。金融生活化是指我们生活的每一个环节都能够与金融产生联系，都能够用金融的方式进行表达。

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Python金融大数据分析-PCA分析

)是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...先上点代码这样，你就可以看到前十个股票对DAX30指数的贡献量了。这里，我们采用只用第一个成分去拟合以及前五个成分去拟合，发现效果好的出奇。这样我们就做到了降维的工作了。

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Python金融大数据分析-PCA分析

1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...这里，我们采用只用第一个成分去拟合以及前五个成分去拟合，发现效果好的出奇。这样我们就做到了降维的工作了。我们再来展开看一下PCA的效果。

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【利用Python进行金融数据分析】合并

pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat...([data1,data2],axis=1) print(all_data_col) 按照subject_id的值对all_data和data3作合并 print(pd.merge(all_data,...data1和data2按照subject_id作链接 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='inner')) 找到data1和data2合并之后的所有匹配结果

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