XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System金融市场
AI和金融市场中的大数据分析
摘要自由化，人工智能（AI）和大数据分析对金融市场产生了巨大影响。在本文中，作者试图了解这些技术如何改变算法交易和市场风险管理，市场情绪分析和合规性等领域的业务实践。我们考虑如何在金融中使用AI和大数据以及这些技术在改善决策制定，使市场更有效并为金融市场中的参与者提供竞争优势的机会和问题。最后，这项研究表明，尽管采用AI和大数据具有很强的优势，但他们的实施与几种重大风险有关，包括数据隐私和安全性以及道德问题，以实现进一步的关注。
规模差距 - 持有的金融市场约束...
要应对这一挑战，欧洲需要通过加深资本市场并培养风险投资现场来支持其对创新的支持。消除投资障碍并实施有针对性的公共干预措施可以产生一个良性周期，将投资从机构投资者重定向到该战略市场领域。使用赠款，商业天使和种子资本，风险投资和风险投资债务，欧盟在支持业务增长方面具有良好的良好记录。诸如欧洲技术冠军倡议（ETCI）之类的计划提供了支持公司在关键规模阶段的支持。欧洲投资银行（EIB）集团以支持创新公司和扩大新技术的成功而闻名，可以发挥催化作用，从而有助于欧洲的全球竞争力。
人工智能在金融市场问责的未来
消费者与金融市场的互动范围广泛，从申请信用卡、融资购房到买卖证券。在每笔交易中，贷方、银行和经纪公司都可能在幕后利用人工智能 (AI) 来增强其运营。尽管人工智能能够高速、大量地处理数据，使其成为金融机构的重要工具，但必须注意其使用过程中的风险和局限性。在金融市场中，人工智能缺乏决策透明度（通常称为“黑箱问题”）以及人工智能对高质量数据的依赖，在考虑市场部署算法的总体影响时带来了额外的复杂性。由于这些问题，必须权衡人工智能的好处与该技术在整个市场中传播所带来的特定风险。
金融市场基础设施 (FMI) 沙盒
正如我们之前的文章所强调的那样，2023 年《金融服务和市场法案》（该法案）为英国金融服务业带来了重大而深远的改革。该法案雄心勃勃的目标中，最重要的是推动“利用金融服务创新技术的机遇”，1 这将进一步实现政府使英国金融服务业“更加开放、更具竞争力和技术更先进……”的更广泛目标。2 从普通法的角度来看，英格兰和威尔士法律委员会最近发布了一份关于英国数字资产法律改革和发展的新建议的报告。3 该报告的结论是，尽管英国普通法总体上比较灵活，能够适应数字资产，但在可能的情况下，鼓励进一步发展，以适应新技术的推广。
金融市场基础设施网络弹性指南
目的。本文件（指南）旨在为金融市场基础设施提供指导，以增强其网络弹性。具体而言，本文件为 CPMI-IOSCO 金融市场基础设施（PFMI）原则提供补充指导，主要涉及治理（原则 2）、综合风险管理框架（原则 3）、结算最终性（原则 8）、操作风险（原则 17）和金融市场基础设施链接（原则 20）。本指南并非旨在对金融市场基础设施施加超出 PFMI 规定的标准的其他标准，而是提供补充细节，说明金融市场基础设施应采取哪些准备和措施来增强其网络弹性能力，目的是限制网络威胁对金融稳定造成的不断升级的风险。
对金融市场中深厚学习的调查
摘要。本文调查了加固学习（RL）在股票价格预测中的应用，突出了其潜力和局限性。我们探讨了如何使用RL来优化交易策略，管理投资风险，找到套利机会并预测趋势。评论根据数据频率（高/非高高）和目标（预测/交易策略）对研究对象和方法进行了分类。我们分析了各种资产类别（股票，外汇等）和模型（RL，神经网络，LSTMS）在以前的工作中使用。关键发现表明，通过适应复杂的市场动态，RL比传统模型具有优势，并且结合情感分析可以进一步提高其有效性。我们确定了未来研究的有希望的途径，包括混合模型，更深层的情感整合以及改善风险管理。总体而言，该论文得出结论，RL对转变财务预测有很大的希望，从而提供了更准确和适应能力的决策工具。
供应链风险与金融市场收益的相关性
1。简介：零售销售记录在与经济状况相关。过去20年中发生的经济繁荣和经济衰退提供了充分的例子，这些例子与经济相处，包括巡回城市的最近破产，亚麻布的近期破产，以及许多其他零售商的商店关闭，以响应当前的经济状况下降。效果不限于零售。在本文中，我们关注经济状况对零售商及其供应链的影响，包括批发商，分销商和制造商。的目标是了解供应链和经济状况之间的销售额之间的跨相关性，并通过纳入有关经济状况的信息来提高销售额的准确性。改进的预测准确性降低了库存成本并增加了利润。尽管我们提出的方法对于供应链的所有成员都可能是有益的，但我们观察到，上游供应链成员更容易受到经济状况的变化，并且销售波动也很高，这使得它们更适合于实施提出的预测更新方法。
工作文件系列 - 金融市场和绿色创新
履行巴黎协定中嵌入的承诺需要气候技术革命。在欧盟中，低碳技术的专利创新低于选定的同龄人，并且在整个成员国中非常异质。我们通过政府政策和金融市场的指示技术变革模型来激励这一事实。碳税，研发投资和风险投资投资的变化解释了数据中人均绿色专利的很大一部分。我们讨论对政策的影响，得出的结论是，政府可以在刺激绿色创新方面发挥催化作用，而中央银行的作用有限。
金融市场中机器学习的有效性...
a。假设和研究问题：任何研究项目都始于研究主题的制定和使用机器学习方法的可检验的假设。研究问题必须与金融业有关，并解决目前存在的问题或困难。b。数据收集：收集训练和评估机器学习模型所需的相关数据是下一阶段。这些信息可从许多来源获得，例如新闻报道，股票价格，财务报表和社交媒体。c。准备数据：收集数据后，必须对其进行预处理，以消除任何冗余或不必要的信息，并通过机器学习算法进行准备以用途。必须在此阶段清洁，转换和归一化数据。d。功能工程：在此阶段，密钥变量和指标是根据与问题的相关性确定的。功能工程可能涉及创建新变量或降低维度以提高模型效率和准确性。e。模型开发：根据问题类型（分类，回归等）选择合适的机器学习模型。根据其处理财务数据的能力，考虑了决策树，支持向量机或神经网络等技术。f。模型评估：该模型在数据集的一部分上进行了训练，并在看不见的数据上进行了测试，以评估其预测性能，例如精确，召回或均值误差等指标。g。结果分析：分析结果，将发现与初始假设进行比较，并验证模型提供可行的财务见解的能力。任何矛盾之处都会以未来的改进，结果与现有的财务理论相关。2.2假设：本研究论文构建在以下假设上：假设1：机器学习模型提高了与传统方法相比的金融市场预测的准确性。假设2：由于其适应性的增强学习技术，特别适合在挥发性市场环境中的算法交易和动态决策。
2024如何为下一代金融市场奠定了基础
从我坐着的地方，胶水将东西融合在一起的是市场参与者，交易平台，销售人员，监管机构和货币当局之间不断的创新和密切的合作，以通过创造性解决方案来适应改变动态和新挑战的新挑战。技术一直是一个很大的推动力，允许管理不确定性时期所需的实时策略转变，但合作实际上是通配符。是否要分解交易桌之间执行多资产阶级策略的孤岛，还是共同努力，以找到浏览新的中央清算要求所需的正确技术调整，整个金融市场的利益相关者一直在努力寻找对未来的最实际途径。