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前进之路 - PSX 数据门户 - 巴基斯坦证券交易所
2022 分支机构数量突破 890 家 2022 成为巴基斯坦最大的企业捐助者：向受粮食影响的社区承诺捐赠 1000 万美元 2022 巴基斯坦第一家银行通过 Asaan Accounts 和手机银行应用程序为传统银行和伊斯兰银行客户提供数字入职培训 2022 为残疾人推出特殊银行基础设施 2022 将 Bank Alfalah Premier 扩展到全国 55 个城市，在全国范围内设有 50 个 Premier 休息室，成为巴基斯坦优先客户的领先银行 2022 巴基斯坦第一家银行成功执行股票回购交易。这是巴基斯坦资本市场历史上最大的回购交易 2022 第一家银行对支票簿、付款单、网上银行等主要银行服务提供无条件交易豁免 2022 业内首家收购近场通信 (NFC) 的银行 2022 巴基斯坦首家采用 Swift Go 的银行
探索算法交易中的IBM Algo基本面
现在，IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友，可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球，可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点：
美国证券交易委员会
我们在此做出前瞻性陈述，并将在未来向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件、新闻稿或根据经修订的 1933 年证券法第 27A 节 (《证券法》) 和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 节 (《交易法》) 所定义的其他书面或口头沟通中做出前瞻性陈述。对于这些陈述，我们主张这些章节中包含的前瞻性陈述安全港的保护。前瞻性陈述受重大风险和不确定性的影响，其中许多风险和不确定性难以预测且通常超出我们的控制范围。这些前瞻性陈述包括有关我们业务、财务状况、流动性、经营成果、计划和目标的可能或假定未来结果的信息。当我们使用“相信”、“期望”、“预期”、“估计”、“计划”、“继续”、“打算”、“应该”、“可能”或类似表达时，旨在识别前瞻性陈述。有关下列主题的陈述（包括但不限于）可能具有前瞻性：更高的利率和通货膨胀；我们行业、房地产价值、债务证券市场或总体经济的市场趋势；商业房地产贷款的需求；我们的业务和投资战略；我们的经营业绩；美国政府以及美国以外政府的行动和举措、政府政策的变化以及这些行动、举措和政策的执行和影响；总体经济状况或特定地理区域的经济状况；经济趋势和经济复苏；我们获得和维持融资安排的能力，包括担保债务安排和证券化；预计未来无资金承诺的融资时间和金额；从传统贷方获得债务融资的可用性；短期贷款展期的数量；对替代到期贷款的新资本的需求；预期杠杆率；我们参与的证券市场的总体波动性；我们资产价值的变化；我们目标资产的范围；我们的目标资产与用于为此类资产提供资金的任何借款之间的利率错配；利率变化和我们目标资产的市场价值；我们目标资产的预付款率的变化；对冲工具对我们目标资产的影响；我们目标资产的违约率或回收率下降；对冲策略在多大程度上可以或不能保护我们免受利率波动的影响；政府法规、税法和税率、会计、法律或监管问题或指导以及类似事项的影响和变化；我们继续保持作为美国房地产投资信托（“REIT”）的资格。美国联邦所得税的目的；我们继续被排除在经修订的 1940 年《投资公司法》（“1940 年法案”）之下的注册之外；获得商业抵押贷款相关、房地产相关和其他证券的机会；合格人员的可用性；与我们未来向股东分配的能力有关的估计；我们现在和未来潜在的竞争；以及意外成本或意外负债，包括与诉讼相关的成本或负债。
提升交易：互联网银行在革新电子商务体验中的作用
[1] A. Molla和P. S. Licker，“电子商务系统的成功：试图扩展和重新定位DeLone和Maclean Model的成功，” J。Electron。commer。res。，卷。2，不。4，pp。131-141，2001。[2] L. T. Khrais，“智能城市发展中的物联网和区块链”，《国际高级计算机科学与应用杂志》，第1卷。11，否。2，2020。[3] A. S. Sikder，“区块链授权的电子商务：在孟加拉国的数字市场中重新定义信任，安全性和效率。：授权区块链的电子商务，”《国际科学技术杂志》，第1卷1，否。1，pp。216-235，2023。[4] K. L. Kraemer，J。Dedrick，N。P。Melville和K. Zhu，全球电子商务：国家环境与政策的影响。剑桥大学出版社，2006年。[5] L. T. Khrais和O. S. Shidwan，“面对破坏性技术，移动商务及其在相关适用领域的不断变化”，《国际应用工程研究杂志》，第1卷。15，否。1，pp。12-23，2020。
战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
绿色交易联合声明
● Changers.com ● CheckWatt AB ● Chemia-ep Srl ● CIEL ET TERRE INTERNATIONAL ● CIP ● CIRCE Biotechnologie GmbH ● CircularPlace ● Citizen Capital ● Clean Energy Associates, LLC ● Cleantech Terra GmbH ● Clever Solar Devices ● CLIMATOPOLIS ● CMX-Consulting Ingénierie de Défense ● Conseal Energia srl ● Contargo GmbH & Co. KG ● CONVOI Multiutility Italia srl ● Cool Roof ● Coveme ● CRYMIROTECH ● CSP Services GmbH ● CVE - Changing visions of energy ● Cythelia Energy ● D-ICE ● DABBEL AI ● daphni ● De Vries Impuls Management ● Dedalo AI ● Demet'Air●沙漠技术●吸血鬼技术●Dryad网络GmbH●E.On se●EASEJET●EB eb Ener Management●EB Energe Management●Eco Green Shower●Eco Neves●EcoCocean●EcoLoo Group●Ecotree组●Ecotree●ECOTREE●EDF●EDF●EDP●EDP●EFS●ELLA●ELLA●ELLEA●ELECTAL●ELECTAL b.v. Enbw Energie Baden-Württembergag●Enel Green Power
分析计划 2 - 外部和访问交易数据后
估计数不应被认为只针对各州的受助者。例如，德克萨斯州管理着一个 ERA 计划，位于德克萨斯州的许多州下级受助者（例如城市和县）也管理着该计划。德克萨斯州受助人口的人口统计资料将包括所有从州级德克萨斯州计划以及县和市级计划获得资金的受助者，包括可能从两者获得付款的家庭。这些结果将通过计算州级估计数的人口加权平均值来汇总。● 我们如何量化个人层面的 ERA 收据？为了进行主要分析，我们将 ERA 收据视为二元的：一个家庭要么在计划期间的某个时间点收到了付款，要么没有收到。我们不考虑付款次数或收到的总金额的公平性，因为虽然我们可以衡量一个家庭收到的资金总额（例如，通过汇总该家庭几个月的付款总额），但我们无法衡量这些家庭的分母，或者这些家庭需要多少钱来减少他们的住房不稳定。● 我们的分析重点是所有家庭成员、以家庭为单位还是户主？为了进行主要分析，我们只考虑户主。原则上，接受 ERA 的家庭成员也可以被视为受助人口的一部分。收集非户主数据的受助人没有