作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师（ID：RC_algorithms） 现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。...纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？...广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，谱聚类就是应用了这样的思想（谱聚类（spectral clustering）原理总结）。所以说拓扑连接是一种广义的数据结构，GCN有很大的应用空间。...代表场景是金融知识图谱： 提取客户的关系特征 构建反欺诈模型 因子分解机 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交叉特征是至关重要的。...传统的风控模型中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计、
随着越来越多的创业企业以及像KPCB这类的风险投资公司关注区块链技术，区块链颠覆整个金融产业将为时不远。 在金融业，有哪些区块链应用案例和计划？...现在人们普遍关注区块链技术在非金融领域的应用，区块链技术在金融以外的产业应用最近成为人们话题，并且已经出现了50多家创业企业。...区块链资本公司最近成立了第二支基金，专门投资于非金融领域的区块链技术应用企业，并且最近刚为基金融资700万美元。 现在区块链技术在非金融领域的应用主要是在资产服务领域，物联网领域，身份管理和单证贸易。...更让人着迷的应用领域应该是由政府和公共部门应用区块链技术，简化流程，提高办事效率，为百姓谋福利。 区块链技术在金融和非金融领域的应用场景： 现在，区块链的应用领域越来越广泛。...以下信息图展示了一些区块链领域的创业企业和应用场景。其中包括非金融领域和金融/货币相关（比特币和其他数字货币）领域的应用。 ?
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。...另外就是结合产品的周期性挖掘历史用户的需求。是否存在继续供需的服务。 例如市场中的连环贷的商品我如何可信的评价一个用户的可持续的信用体系。...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...另外一个方面就是融合投资领域来看，虽然神经网络解决的主要的问题就是缺失信息下的数据规律发现。...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。
2.支持向量机在金融中的应用 支持向量机（SVM)可以利用核函数的方式把数据从低维映射到高维，既可以应用于分类场景，也可以用来做回归问题，其本身又是求解最优化推导而来，不用担心局部最小值问题，所以在金融领域...SVM也是有比较广泛的应用的。...从总体来看， SVM在金融时序预测、信用风险评估、选择优质股票等问题上应用效果比较好。 本文选择一个简单直观的应用实战——根据股价基本 历史数据来预测股市涨跌。...总结：通过本次svm在股票数据中的案例可以看出，一方面，通过对金融数据的获取和处理，利用机器学习的手段的确可以来预估一些比较金融场景下的问题。...如果想要达到实际应用的效果，需要结合更多的特征，进行更加细化的分析才能预测更加精准。
现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。...纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？...广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，谱聚类就是应用了这样的思想（谱聚类（spectral clustering）原理总结）。所以说拓扑连接是一种广义的数据结构，GCN有很大的应用空间。...传统的风控模型中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计、...end ---- 以上为今天为大家分享的全部内容。想持续关注更多金融风控相关的算法内容请关注“风控算法工程师”公众号，或者对相关项目实战感兴趣可以登陆七月在线官网搜索金融风控相关课程。
目前在金融领域，各大国有商业银行、股份制商业银行、城商行和互联网银行也都开启了数字化转型的工作。...本文将对量子计算在期权定价的应用进行介绍。 量子计算在金融领域的应用 1.1 量子计算对于金融行业的意义 麦肯锡和摩根大通等机构的多份报告均指出，金融是最有可能率先通过量子计算获益的行业之一。...FinTech时代，科技已成为商业银行的核心能力，在众多新兴精尖技术中，量子计算由于其潜在的超越经典计算的强大算力，在商业银行应用领域前景广阔。...根据有效市场理论，价格部分或者全部反映了这个市场的基本信息，最终就是管理价格风险。 1.4 期权定价的定价方法 期权定价是所有金融应用领域数学上最复杂的问题之一。...金融行业作为量子计算最可能率先应用的领域之一，有望迎来量子应用的蓬勃发展。
【AI100导读】由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。...现在机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在日常金融中的应用。...风险评分是银行最终决定提供给客户多少利息以及其它相关产品行为的重要业绩指标（KPI）。 近来，“即时地”引入一个处于中心地位的、综合性的金融和风险机制成为了主要的难题。...Answer 2：John Hodge，上过优化技术和机器学习的研究生课程 我不是银行或金融领域的专家，但我了解一点机器学习。...然而，我觉得最好还是让某个在金融业工作的人基于他的真实经历，为这个问题给提供一个更清晰的答案。 与此同时，我非常有兴趣了解更多机器学习的应用。
Python的应用领域 本节内容如下： Python在系统编程中的应用 Python在网络爬虫方面的应用 Python在人工智能、科学计算中的应用 Python在WEB开发中的应用 Python...在系统运维中的应用 Python在大数据、云计算方面的应用 Python在金融方面的应用 Python在图形界面方面的应用 Python在企业和网站方面的案例应用 Python在系统编程中的应用...除此之外很多Python 的系统工具设计时都考虑了其可移植性。 Python在网络爬虫方面的应用 由于Python的网络方面的功能非常强大，常用来实现网络爬虫。...Python在人工智能、科学计算中的应用 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas Python在WEB开发中的应用...Python在大数据、云计算方面的应用 Python是大数据、云计算最火的语言， 典型应用OpenStack Python在金融方面的应用 量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python不但在用
Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？...概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。 Web应用开发 在 Web 开发领域，Python 绝对是一颗冉冉升起的新星。...人工智能领域 人工智能是当前非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热门、工资最高的 IT 职位，那么一定非人工智领域的工程师莫属。...事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。 当然，除了以上应用领域，还有物联网应用，几乎包罗万象，无所不能。...【小结】 关于Python的应用领域，上文进行了大致梳理，我们需要学哪个应用方向，还得看我们实际工作中需要解决哪类问题了。
量子计算用例的贡献排名，金融行业以28例位列第一，且中期和长期的潜在价值都很高，说明量子计算在金融领域的很高的潜在应用价值。...4量子计算在金融领域的应用 4.1 在金融领域的主要探索方向 量子期权定价：基于量子蒙特卡罗的期权定价算法。...在量子叠加中制备相关的概率分布，并通过量子电路实现收益函数，最后通过振幅估计提取金融衍生物的价格。 投资组合优化：基于GAS算法从备选金融产品中找到特定风险偏好类型下的最佳收益。...4.2 量子计算在投资组合优化的应用 投资组合优化问题，一直是金融行业受关注度最高、收益率最明显的应用场景，也是金融从业人员、或者投资管理人员都需要面对的问题。...金融行业作为量子计算最可能率先应用的领域之一，有望迎来量子应用的蓬勃发展。
大数据文摘出品 编译：刘兆娜 机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？...现在，大数据技术可以解决像这样的大规模数据存储和处理的问题：数据量越大，就越能够探查到客户的需求和行为模式。在大数据的基础之上，通过人工智能和机器学习算法，利用相关软件学习客户的行为并做出自主决策。...接下来我们就看一下，看看机器学习和大数据能够为金融带来什么样的力量。 机器学习在金融行业的应用案例 ? 确定银行最佳选址 信息是21世纪的黄金，机器学习和大数据技术利用信息来呈现客户的重要信息。...机器人投资顾问为了实现客户的目标，通过机器学习算法在不同的资产类别和金融工具之间进行投资的配比。...风险管理和反欺诈 风险管理和反欺诈是目前银行最热门的2个主题，这类项目首先应用机器学习和大数据等创新技术来解决。
小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。...终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫 天建集团 的股票，好像当天还赚了一两百块吧，当时心情那叫一个激动，下班了第一时间就打电话给娘亲了...截图说明：颜色越深，概率越大，包括一组预测的 k 线走势。就像上面说的，上面的那支股票的预测结果是：未来3周收益大于 4.0% 的概率有 60%。...形态选股 同花顺这个功能，其实也挺实用的，因为本身在股票市场技术指标这个分类下面，就有形态选股这样一种指标。比如说，经常听财经频道主持人说的 三阳开泰，圆弧底 什么的。 3....我们认为，相似度越高，则今日 11:00 到 15:00 走势和 15:00 的收盘涨跌，与历史当日的走势和收盘涨跌有较大的相似度。 结果预览，如下图所示哦： ?
AI在金融业的运用正稳步推进，尤其是在"风险评估"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等领域的用例有所增加。...谷歌的控股公司Alphabet等大型IT企业也在大力收购AI相关企业。 在这一浪潮中，金融业的AI投资同样十分活跃。...金融领域的AI用例 在金融业中，AI用例有所增加的领域有"风险评估（包括贷款审查）"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等。...1．风险评估 提供风险评估领域AI的供应商有AdviceRobo公司、CreamFinance公司、OutsideIQ公司等。...2．金融市场分析及调研 在金融市场分析及调研领域的AI中，由多家大型金融机构出资的Kensho公司颇负盛名。
随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。...本文介绍人工智能在金融领域的五个应用案例，以期帮助大家更好地了解这个新兴技术在金融中的价值和作用。 Part1 风险管理： 人工智能技术可以应用于金融风险管理，例如信用评估和欺诈检测。...这可以提高交易的效率和准确性，帮助投资者在瞬息万变的市场中获取更多的交易机会和利润。 人工智能在金融领域的应用正逐渐改变着传统金融的运营方式和服务模式。...我们应该关注并宣传这些应用案例，帮助大家了解人工智能在金融领域的价值和作用，推动金融行业的创新和发展。 往期回顾： 一文囊括Python中的函数，持续更新。。。...一文囊括Python中的有趣案例，持续更新。。。 一文囊括Python中的数据分析与绘图，持续更新。。。 一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现)，持续更新。。。
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看 论文分为2大部分： 1、作者概述了使用llm的现有方法 包括使用零样本或少样本的预训练模型，对特定于领域的数据进行微调...在金融领域的应用概述 论文整理了各种人工智能应用:如交易和投资组合管理、金融风险建模、金融文本挖掘、咨询和客户服务。 1、交易和投资组合管理: 基于进化优化技术分析参数的深度神经网络股票交易系统。...BloombergGPT的训练语料库包括一般和金融相关文本的平衡组合，它的训练数据中有很大一部分来自彭博社的特定子集，虽然只占总语料库的0.7%，但对模型在金融基准测试中的表现有很大贡献。...这种优越的性能在特定领域的任务和一般生成任务中都很明显，这表明模型在生成与金融相关的内容方面是有效的。...虽然这些金融专用LLM可能不如一些闭源模型(如GPT-3或PaLM)强大，但它们在与金融相关的任务中的能力有所提高，并且一般的能力也近似于通用模型。
决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。...现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。...（5）如果标签中的某些类占主导地位，决策树学习者会创建偏向主导类的树。因此，建议在拟合决策树之前平衡数据集。 5.决策树在金融领域的应用 比特币匿名性的特征为非法活动的发展提供了有利的工具。...现今未有研究对恐怖融资相关交易进行预测。...如果这样的数据应用在class标签数量不平衡问题的模型上，那么自然而然地，模型的聚焦点会更多地放在标签数量较多的合法交易实体上，这样的结果是我们意料之外和不想得到的。
介绍在金融领域，准确及时的数据收集对于市场分析和投资决策至关重要。股票价格作为金融市场的重要指标之一，通过网络爬虫技术可以高效地从多个网站获取实时股票价格信息。...本文将介绍网络爬虫在金融领域中的应用，重点讨论如何利用Scrapy框架和代理IP技术实现股票数据的收集。技术分析网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上提取数据。...代理IP技术使用代理IP可以隐藏爬虫的真实IP，避免被目标网站封禁。爬虫代理提供了高效稳定的代理服务，通过简单的配置即可实现代理IP的切换。3....这些数据在金融市场分析和投资决策中具有重要价值。本文介绍了从技术分析到实际代码实现的完整过程，希望能为读者提供有价值的参考。...利用先进的爬虫技术和工具，可以大大提升数据采集的效率和效果，为金融分析提供坚实的数据基础。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？ 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。...最后给大家分享一套相关类的课程，个人觉得帮助还是蛮大的 大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资) 分享下载地址给大家——https://pan.baidu.com/s/1dFzXGUP...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、Hadoop概述 2、使用Hadoop实现字符统计 3、Hadoop金融应用举例 4、NoSQL介绍 第十四讲、案例1：使用Python构建期权分析系统 本案例使用之前各讲介绍的Python金融应用相关知识...、欧式执行类、美式执行类） 4、衍生品分析库应用——波动率期权定价 第十五讲、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统 算法与程序化交易是大数据时代计算机技术在金融领域应用的最重要方面之一。
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