01 金融科技是什么？ 不管本身是金融机构，还是客户是金融机构，金融科技布局和应用，正如火如荼。 金融科技是什么呢？站在不同角度观看，会有不同的理解。...我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...关于金融科技是什么，你怎么看，欢迎扫描文末二维码，添加我的微信，大家一起交流。 02 为什么要金融科技？ 我们为什么需要金融科技呢？ 我想，金融科技可以为金融的创新、效率、风险、本质，带来积极的作用。...因此，不管是各种金融机构，还是金融机构的服务商，都在拥抱和强化金融科技特性。
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。...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。...第七讲、数学工具 本讲介绍Python提供的用于金融数据分析的数学方法与工具及其背景知识与应用方式。...，本讲介绍随机分析的一些知识，在金融数据分析与投资中的应用与Python实现。...，构建相对完整的期权分析系统，帮助学员掌握金融系统开发的要点以及Python整合应用的方式，与之前介绍相比，在案例分析中更多的使用面向对象方法。
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。...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。...现在的问题就变成了，如何将我们通过行情DataAPI与因子DataAPI调出来的数据合并？这个问题在Python中通过一两行代码即可解决。 ?...本文选自《Python与量化投资：从基础到实战》
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。...DAX['Return'] = np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1)) print DAX[['Close','Return']].tail() #将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上...DAX[['Close','Return']].plot(subplots = True,style = 'b',figsize=(8,5)) #42与252个交易日为窗口取移动平均 DAX['42d...]=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42) DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252) #绘制MA与收盘价...和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
近年来互联网的建设在逐步发展，这让金融行业的创新得到了极大的推动，尤其是近些年来政府部门的支持，让供应链金融逐渐走入大众的视野之中，成为一种新的模式，打破了传统的金融垄断格局，逐渐在市场上崭露头角。...那么，供应链金融什么意思？在下文中将为大家展开详细的介绍。 供应链金融什么意思？ 我们常说的供应链金融，实际上就是金融机构提供的一种金融类型的服务方式，主要针对的是企业。...供应链金融与传统金融的区别 1、在供应链金融中，金融机构需要评估的并不是一家企业，而是整个供应链的环节进行平台，并提供多种模式的融资。...在对整个环节进行评估以后，如果符合要求，供应链金融平台就会为企业提供资金。 2、传统金融对融资对象的把控是非常严格的，如果企业的信用较差，是无法成功获得授信的。...而供应链金融对企业的评估来自于对整个链条上的环节进行风险把控。这是供应链金融和传统金融的不同之处。 供应链金融什么意思？上文中为大家作出了详细的介绍。纵观我国的供应链市场，正在朝着有序的方向不断前进。
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。...除了公积金贷款还有商贷，还款方式有公积金还款、等额本金和等额本息还款之外，还有固定利息还款，这些基本的还款方式有何不同，都有什么优缺点呢，下面把常用的两种还款方式说明下： 1、等额本息 定义：把按揭贷款的本金总额与利息总额相加...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。 案例3： 永久年金是指未来每隔一段时间有等额的现金支付，直到永远。
如果模糊了它们的价值与意义，让科技去做金融应该做的，抑或是让金融去做科技应该做的，那么，在新周期里，我们必然会遭遇类似互联网金融与金融科技同样的困境与难题。...但是，等到人们将科技与金融之间的关系厘清，并且真正找到了金融与科技结合的正确方式和方法，可以预见的是，由此所引发的发展和进化要比互联网金融时代和金融科技时代大得多。...分野仅是开始，金融与科技的终局是融合 对于经历了模糊不清的弯路之后，金融与科技的分野成为一种必然。但是，如果你以为科技与金融的分野将会是终局的话，未免有些太过简单和武断了。...我们现在所看到的科技与金融的分野同样仅仅只是在新周期必然会出现的状态。等到科技与金融的分野实现，并且真正找到了发展的新方式时，金融与科技走向融合将会是一种必然和终局。...经历了数字化的洗礼与催化，金融与科技将会殊途同归，最终走在融合的大道上。 —完—
人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。...这些攻击可能会导致模型输出错误的 结果，从而影响金融决策的准确性和可靠性。 第二，解释性和透明度。大模型往往是复杂的黑盒模型，其决策过程和结果难以解释与理解。...如果这些偏见被应用到金融决策中，可能导致模型在决策和预测中产生不公平或歧视性的结果，进而误导用户，致使用户做出错误的决策。 第四，可信度与伦理问题。...但是，金融机构面临如何厘清人和机器之间的协同合作关系的问题：一方面，如何更好地为人赋能，提升人使用 AI 工具的能力；另一方面，如何不断调整和优化人与数字员工的职能边界。...在 AIGC 技术的驱动下，通过构建更有趣的 3D 数字空间、打造线上与线下更好玩的内容互动社区、营造更温暖的金融体验，为用户提供全新的沉浸式数字金融服务。 其四，订阅式付费定制模型。
介绍在这篇教程中，我们将构建一个深度学习模型，用于金融风控和信用评估。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。...通过这个教程，你将学会如何处理数据、构建和训练模型，并将模型应用于实际的金融风控和信用评估任务。...你可以使用以下命令安装：pip install tensorflow pandas flask数据加载与预处理我们将编写一个脚本来加载和预处理信用数据。...DOCTYPE html> 智能金融风控系统...from app import appif __name__ == '__main__': app.run(debug=True)总结在这篇教程中，我们使用Python构建了一个深度学习模型，用于智能金融风控和信用评估
#参考 http://stackoverflow.com/questions/29530232/python-pandas-check-if-any-value-is-nan-in-dataframe...2010-01-11 3212.75 3212.750000 3212.75 3212.75 3212.75 sh.isnull().values.sum() 0 计算涨跌额 涨跌额是指当日股票价格与前一日收盘价格相比的涨跌数值...添加一列change，其为当日close价格与之前一天的差值。当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
Tech 导读 随着业务不断迭代更新，京东金融App(Android版本)的体积也在快速增加，2019年~2022年期间甚至一度超过了117M。...assets/ 与 res/ 资源目录不同，assets/ 下的资源文件不会在 resources.arsc 中生成查询条目，且 assets/ 下的资源目录可完全自定义，在程序中通过 AssetManager...线上管控平台搭建： 前期采用线下的管控治理，实施起来有点耗时，后续会完善线上管控平台的搭建，与整个App发布构建平台进行融合，形成流水线的机制，做好管控。...【参考资料】 [1] 包大小与安装转化率 https://medium.com/googleplaydev/shrinking-apks-growing-installs-5d3fcba23ce2 [2...] ProGuard https://www.guardsquare.com/proguard [3] R8 https://r8.googlesource.com/r8 [4] ProGuard与R8
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...而用户属性和用户行为特征才是真正需要金融客户进行洞察分析的，也是需要深入到具体场景中解决的问题，如获客、风控、创新。如何衡量优化渠道与活动投放？如何提升流量用户产生交易的比率？...于晓松老师在本次演讲中，用实际案例与峰会现场观众一起探讨了在金融行业的不同场景下实现增长的数据驱动与应用法则。...郑志勇老师从资产配置的本质、资产配置与大数据结合的方向等角度分享了他的感受与体会。
图3-3很好地解释了过拟合与欠拟合的含义，a图表示欠拟合，b图表示一个良好的拟合，c图则表示过拟合。通俗理解，过拟合就是模型学得过于细致，欠拟合就是学得过于粗糙。...训练集上的表现与测试集上的表现的差值称为泛化误差，而泛化误差由3部分组成：偏差（bias）、方差（variance）、噪声（noise）。...图3-4所示为训练程度与误差的关系。 ▲图3-4 训练程度与误差 通常离线模型训练完成后，在最终模型上线前，会将测试集和训练集整合，重新对模型的系数做拟合，进而得到最终的模型。...关于作者：梅子行，资深风控技术专家、AI技术专家和算法专家，历任多家知名金融科技公司的算法研究员、数据挖掘工程师。...本文摘编自《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》，经出版方授权发布。
引言 金融风控是金融机构确保其业务健康运行、减少损失的重要手段。随着大数据和人工智能技术的发展，利用Python进行数据分析和机器学习可以为金融风控提供强有力的支持。...本文将探讨Python在金融风控中的应用，详细介绍如何利用Python进行数据收集、预处理、机器学习建模和评估，以提升金融风控的准确性和效率。...一、金融风控的现状与挑战 金融风控的目标是识别和管理各种金融风险，确保金融机构的稳定运营。...为了应对这些挑战，金融机构可以利用Python进行数据分析和机器学习，构建高效的风控系统。 二、数据收集与预处理 金融风控的第一步是数据收集和预处理。...通过利用Python和机器学习技术，金融机构可以有效地识别和管理各种金融风险，提高风控系统的准确性和效率，为金融业务的健康发展提供有力保障。
文/孟永辉 2015年的互联网金融完全可以用“疯长”一词来形容，各式各样的互联网金融平台涌现、各种类型的互联网金融概念开花，传统金融被逼退到了角落里。...告别互联网和金融两种元素的简单相加，通过新技术来改变金融行业本身，并且与当下改造B端为主打的产业互联网的发展大趋势结合在一起，才是下一个阶段的发展重点。...因为如果互联网金融是互联网物种的话，当互联网红利退却，互联网金融便会面临困境；如果互联网金融是金融的话，当互联网红利退却，互联网金融受到的影响并不会太大。...互联网金融之所以出现问题就是因为金融产品与金融项目之间不再一一对应，而是变成了投资和理财的手段。...新旧玩家的不断加入、新技术的不断落地为我们打开了发展的新机会，从而开启了金融产业化发展的大门。找到金融行业的产业化发展之路，才能真正让金融回归金融，远离无关痛痒与浮夸狂热。
扮演好了这一角色，金融与科技才算是找到了正确的定位，一旦这一角色失焦，金融与科技的发展必然会走进死胡同。...只不过，互联网金融的收割对象是C端用户，而金融科技的收割对象是B端用户罢了。 当收割流量成为互联网金融与金融科技的主导角色，我们看到的一种必然结果就是，金融与科技两种元素开始脱离实体经济。...同一味地脱离实体经济将金融与科技的发展带入到垄断与封闭的死胡同不同，当回归实体经济，拥抱实体经济成为主流，我们看到的是金融与科技的发展正在打开新通路。...新形态 欲要实现以新的方式拥抱实体经济，助力实体经济，没有金融与科技的新形态是不够的，没有金融与科技的深度融合是不够的。如果没有金融与科技的新形态，它们与实体经济的融合必然会陷入到传统的俗套里。...如果没有金融与科技的深度融合，它们必然无法发挥出全部的能量。 我认为，金融与科技的新形态是数字化，而金融与科技的融合点，同样是数字化。数字化，才是金融与科技能够发挥它们的「基础设施」的角色的关键所在。
说白了，那个时候的互联网金融，其实就是借助互联网的去中间化，将尽可能多的金融产品输送到用户面前，从而改变了用户与金融产品之间的距离，但却并未真正改变金融本身。 除此之外，再无其他。...值得注意的是，这与我们以往所提到的金融科技是有着本质上的区别的。 原因在于，金融科技，依然是一个以互联网企业为中心的存在，并且金融与科技并未完全分家。...在这样一种分野的过程当中，金融与科技的主体地位，同样正在发生一场深刻而又全面的改变。 在这个阶段，金融是占据主导地位的，科技是处于次要地位的。...也就是说，以互联网企业为代表的科技玩家，不再是金融行业的主体和中心，而是彻底回归到了辅助与支撑的角色，从而实现了让金融回归金融的目的。...金融的数字化与科技的数字化，实现的是金融与科技在分野之后的再一次弥合，以此为开端，金融行业的发展才算是真正进入到了一个全新的发展阶段。 这才是金融进化的正确姿势。
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。...根据分析师的发现立即将应用程序部署到交易者 • 为期权开发新模型并确定最佳资产价格 • 使用神经网络和遗传算法为市场模型创建不断发展的代理 • 对实时交易数据进行即时分析 自动生成将实时数据与实时计算相结合的报告...MATLAB和Java的内置例程仅处理数值计算 • 根据需要从过程，功能和基于规则的编程范例中进行选择，以进行快速开发和部署 其他计算环境主要使用过程语言 • 时间价值和债券功能的符号功能允许与Wolfram...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...内置的财务数据，包括当前和历史市场数据，以及对Wolfram | Alpha的财务和经济数据的编程和交互访问 • 即时交互式财务图表，可显示100多种内置财务指标» • 自动创建报告，PDF导出以及与Wolfram
金融服务的大部分创新都发生在非银行部门，但技术也在深刻改变银行业务。越来越多的客户专门通过数字渠道与银行互动。他们通过手机查看余额、申请信用卡、存款和付款，而不是去银行网点。 但变化远不止于此。...在过去的几年里，我一直致力于协助银行应对与第三方服务提供商合作过程中带来的挑战。去年，美联储与货币监理署和联邦存款保险公司一起提出了机构间指导意见，以协助管理第三方参与所涉及的风险。...去年这个时候，联邦银行机构发布了一份指南，旨在帮助社区银行评估与金融科技公司建立和考虑关系的风险。...我们与社区银行、金融科技公司和其他利益相关者进行了广泛的接触，并结合了促成有效合作伙伴关系的战略和战术决策的现实世界经验。 在我接下来的发言中，我将重点关注金融服务创新领域可能最关心的几个问题。...去年，美联储与其他四家金融机构一起发布了关于金融机构使用人工智能（包括机器学习）的信息和评论请求。
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