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摩根大通战略收入机会基金
图表来源：摩根大通资产管理公司；数据截至 2024 年 12 月 31 日。I 股成立日期为 2008 年 10 月 10 日。适用 I 股类别的最低资格要求；有关详细信息，请参阅招股说明书。过往表现并不保证未来结果。1 排名：1 年期（168/277）、3 年期（63/263）、5 年期（119/249）、10 年期（86/198）。风险通过标准差来衡量——标准差是衡量经理回报与其平均值或均值的方差：1 年期（4/277）、3 年期（1/263）、5 年期（9/249）、10 年期（2/198）。夏普比率衡量基金相对于其风险的回报。风险调整后的回报数字越高越好。排名：1 年期。 （150/277）、3 年期（89/263）、5 年期（104/249）、10 年期（21/198）。2 彭博巴克莱美国综合指数是一种非管理指数，代表美国证券交易委员会 (SEC) 注册的应税和美元计价证券，涵盖美国投资级固定利率债券市场，指数成分包括政府和公司证券、抵押贷款转手债券和资产支持证券。表现：1 年期（1.25）、3 年期（-2.41）、5 年期（-0.33）、10 年期（1.35），自成立以来（3.00）。
量化投资的未来：十个假设
量化投资：过去和现在 我们今天所理解的量化投资理论和实践始于 20 世纪 50 年代。引领这一潮流的是一些著名的学术模型，如马科维茨的现代投资组合理论（1952 年）、夏普的资本资产定价模型（1964 年）和法玛的有效市场假说（1970 年）——当然还有法玛与弗伦奇合作提出的开创性的三因素模型（1992 年）。今天，量化投资在相关性和复杂程度方面不断发展。LSV、BGI/BlackRock、AQR 等从业者以及我们自己的 Robeco 研究人员都为该领域做出了贡献，量化管理的 AuM 在此过程中稳步增长。量化投资最初被视为一种学术上的好奇心，在 20 世纪 90 年代开始发展，如今已被视为与基本面相同的市场不可或缺的一部分。我们相信，新技术的发展将继续成为量化投资发展最深刻、最关键的影响因素之一。未来 20 年，这种发展（最近在数据和计算领域）的速度看起来将与过去 20 年一样快，甚至更快。如果我们加上
染色体规模的基因组组装提供有关黑麦生物学，进化和农艺潜力的见解
自动：Rabanus-Wallace，M。Timothy； Mascher，马丁；勒克斯，托马斯；柳条，托马斯；甘德拉赫（Heidrun）； Baez，Mariana； Houben，Andreas； Mayer，Claus F.X.;郭，梁丽安格；波兰，杰西； Pozniak，Curtis J。； Walkowiak，肖恩； Melonian，乔安娜； Praze，Coraline R。； Schreiber，Mona； Budak，Hykmet；马蒂亚斯；转向，伯克哈德；沃尔夫，布兰德； Börner，Andreas；拜恩斯，布鲁克； Jana的Čížková； Fowler，D。Brian；弗里茨，艾伦；希梅尔巴赫，阿克塞尔； Kaithacotyl，Gemy； Keilwagen，Jens；凯勒（Keller），击败；音乐会，大卫；拉尔森，杰米； Li，Qiang; Myo，Beata；萨德哈尔人Padmarasu；拉瓦特，尼迪； sess，uğur;生活方式 - 卡亚，塞兹吉；夏普，安迪； Šimcová，哈纳；小，伊恩；大卫·斯瓦布雷克（Swarbreck）；海伦娜;纳塔利亚； Voylocov，Anatoly v。; Vrána，Jan；鲍尔，夏娃； Boliboc-Boliboc-Ska，Hanna； Doležel，Jaroslav；霍尔，安东尼；吉亚（Jizeng）；康沃尔，维克多；拉罗克（Laroch），安德鲁（Andrew）；好吧，Xue-Fengence；奥尔顿，弗兰克； Özkan，Hakan；莫妮卡的Racozy-Trojanowska； Scholz，UWE；舒尔曼，艾伦·H。 Seekmann，Dörthe； Stojałowski，Stefan； Tiwari，Vijay K。； Spannangle，Manuel；斯坦，尼尔斯
![arxiv：2412.20138v5 [q-fin.tr] 2025年3月2日](/simg/2\24014d0a9140f19331809d215488901e572fc1c8.webp)
arxiv：2412.20138v5 [q-fin.tr] 2025年3月2日
使用由大型语言模型（LLMS）提供动力的代理商的社会在自动化问题中取得了重大进展。在金融中，努力主要集中在单个系统系统上，处理特定任务或独立收集数据的多代理框架。但是，多代理系统复制现实世界贸易公司协作动态的潜力仍未得到探讨。贸易商提出了一个新型的股票交易框架，其灵感来自贸易公司，其中包括LLM功率的代理商，以专门的角色，例如基础分析师，情感分析师，技术分析师和具有不同风险配置文件的交易者。该框架包括评估市场条件的公牛和熊研究人员的代理人，风险管理团队监控敞口以及交易者综合辩论和历史数据中的见解，以做出明智的决定。通过模拟动态的协作交易环境，该框架旨在提高交易绩效。详细的雅典结构和广泛的实验揭示了其优越的基线模型，并有明显改善的回报，夏普比率和最大缩减，突显了多代理LLM框架在财务交易中的潜力。贸易代理可在https://github.com/pioneerfintech上获得。
免疫检查点抑制剂对伴随慢性淋巴细胞性白血病患者治疗晚期黑色素瘤的疗效
*通信：德克萨斯大学医学博士Anderson癌症中心手术系Jennifer A. Wargo博士，美国德克萨斯州休斯敦77030，FCT17.6060 1400，美国德克萨斯州。jwargo@mdanderson.org（J.A. Wargo）。披露下巴是美国专利申请的发明者（PCT/US17/53.717）；报告了IMEDEX，DAVA肿瘤学，Omniprex，Illumina，Gilead，Peerveie，Peerveie，Medimmune和Bristol-Myers Speibb（BMS）（BMS）的IMEDEX，DAVA肿瘤学，Omniprex，Illumina，Gilead，gilead，gilead，gilead，gilead，gilead，imniprex和Honoraria的报告；是Roche/Genentech，Novartis，Astrazeneca，GlaxoSmithkline（GSK），BMS，Merck，Biothera Pharmaceuticals和Micromona的顾问/顾问委员会成员。下颌持有Micromona的股票期权。JLM担任默克公司的顾问和Bristol-Myers Squibb的顾问委员会。GVL是Agenus，Amgen，Array Biopharma，Astrazeneca，Boehringer Ingelheim，Bristol-Myers Squibb，Evaxion，Hexal AG（Sandoz Company），Hexal AG（Sandoz Company），突出显示治疗疗法S.L. Provectus，Qbiotics，Regeneron。LW是诺华，默克·夏普（Merck Sharp）和杜姆（Dohme）以及布里斯托尔（Bristol）的顾问顾问/顾问。所有其他作者都没有宣布利益冲突。
2型糖尿病中的键三合会
抽象的背景：随着2型糖尿病（DM）的患病率的增加，需要评估升高的唾液葡萄糖水平是否提供了有利于特异性链霉菌Mutans和乳脂核酸乳酸果蝇和乳脂核酸菌群生长的环境。材料和方法：将43名患者分为三组，由龋齿2型DM，无龋齿的2型DM患者和年龄匹配的健康非糖尿病患者（对照）组成。唾液样品通过葡萄糖氧化酶 - 过氧化物酶方法进行半自动唾液葡萄糖估计。立即将拭子接种到唾液杆菌蛋白琼脂和男子Rogosa Sharpe琼脂上。结果：在A组中，发现葡萄糖和唾液葡萄糖（r = 0.858）以及嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.853）之间发现了统计学上显着的正相关。在B组中，仅在葡萄糖和唾液葡萄糖和唾液葡萄糖之间发现统计学上显着的正相关（r = 0.705），而在嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.387）之间不存在。对照组没有显示统计学上显着的相关性。结论：唾液葡萄糖水平反映了个体的糖尿病状态。唾液葡萄糖水平预测糖尿病患者的龋齿敏感性将增加1.7倍，如本研究的结果所示。唾液葡萄糖会导致糖尿病患者的致癌负荷增加，因此需要修改Keyes Triad。
与gatotan的益生菌潜力的本地微生物的分离和表征
本地益生菌在当地食品中发现了对人类肠道健康等民族生态学的更适应性。因此，这项研究旨在隔离，选择和将土著微生物作为益生菌候选者，即gatotan，即来自木薯的印尼发酵食品。将潜在的益生菌溶解在pH 2.0的人造胃酸中，并孵育2小时，然后使用麦芽提取物培养基中的De Man Rogosa Sharpe和酵母进行选择性分离乳酸细菌（LAB）。鉴定了包括形态和生理特征以及诸如PCR指纹等基因型的表型。结果表明，三个分离株中的两个具有可能在酸性环境中生长的益生菌发展的潜力。BGP（LAB）和YGK（酵母）分离株的生存最高的人造胃酸为pH 2.0。此外，来自木薯变量的BGP。白色（Malang 2）具有牛奶白色菌落，棒状的，起伏的菌落边缘，革兰氏阳性细菌，非运动，阴性过氧化氢酶和杂型。木薯变量的YGK。黄色（Malang 4）也具有白色颜色的特征，不规则的形状，粗糙的表面，不透明的透明度，球体细胞形态和淀粉液指数为1.06±0.12 mm。最终的基因型表征分别将分离株分别为乳酸乳杆菌和丘比亚维兹维氏菌。
界面第13卷第2期 反抗制度……
本期特刊的灵感来源于 2020 年 5 月 25 日，明尼苏达州明尼阿波利斯市警察杀害乔治·弗洛伊德后兴起的强大反种族主义运动。乔治的临终遗言“我无法呼吸”，当时一名白人警察用膝盖压住他的脖子长达九分钟，随后成为反对制度化种族主义的标志性战斗口号。尽管这一事件的残酷性绝非罕见，但它引起了全球的愤怒，并动员了欧洲和亚洲等其他大洲的响应，尽管当时全球疫情肆虐，封锁肆虐。有趣的是，“黑人的命也是命”运动 (BLM) 将愤怒集中在制度化种族主义上。这让人们认识到，种族主义是压迫和统治体系的重要组成部分，而不是这个充满机遇和自由的国家偶尔爆发或出了问题。随着反种族主义运动在新冠疫情的第一年中势头强劲，它们面临着提出新老问题的挑战。学者亚当·布莱索 (Adam Bledsoe) 和威利·贾马尔·赖特 (Willie Jamaal Wright) 借鉴非洲悲观主义者的观点，认为 (美国) 公民社会本质上与黑人社会生活的所有表现形式是对立的 (Hartman, 1997; Sexton, 2016; Sharpe, 2016; Wilderson, 2010)，认为全球反黑人情绪的表达对于全球资本主义的延续是必要的。他们继续认为，“无论资本主义的具体表现如何，反黑人情绪都决定了资本主义的可能性
Anss Hameed
•开发基于Python的深度学习交易者，受到LOB快照和基线交易策略的培训，利用技术指标（例如rsi）与超人贸易代理商竞争（例如zip，shvr）。•在C + +中分布式HFT市场间套利模拟中使用XGBoost评估深度学习交易者。协整驱动的对技术指标的交易| Python，Pandas，Numpy 2025年1月•使用统计协整测试（ADF）识别具有固定差的库存对，以确保均值转换潜力。•使用布林乐队，RSI和Z分数作为进入/出口信号，通过停止损害和庞然大意的级别构建了回测引擎。•在4年内达到1.06的夏普比率为115％，表明稳健和风险调整后的盈利能力。随机选项定价引擎（蒙特卡洛和黑色choles）| Python 2024年11月•使用几何布朗运动在50多个场景中模拟资产价格路径，应用神经网络以进行波动性预测，以将定价准确性提高10％，将黑链链作为基准。•构建了一个实时交互式UI，以进行参数调整和视觉误差分析，从而通过超参数调谐优化Monte Carlo性能，MC和B-S输出之间的平均误差<5％。AI社交媒体|产品经理，客户联络与开发人员（Spacenxt Labs）| Python，JavaScript 2023年9月 - 2024年5月
![b'[2] C. Yan，X。Duanmu，L。Zeng，B。Liu，Z。Song，线粒体DNA：分布，突变和消除，细胞，8（2019）。 [3] F. Liu，D.E。 Sanin，X。Wang，肺癌中的线粒体DNA，实验医学和生物学进展，1038（2017）9-22。 [4] J. Zhang，J。 Jia，M。Junaid，Y.B。 MA，F。Ahmad，Y.F。 Jia，W.G。Li，D.S。Pei，人类DNA2（HDNA2）作为癌症和其他疾病的潜在靶标的作用：系统评价，DNA修复（AMST），59（2017）9-19。 [6] A. D \ XC3 \ Xadaz-Talavera，C。Montero-Conde，L.J。Leandro-Garc \ XC3 \ XCAD \ Xada，M。Robledo，Primpol：DNA复制酶之间的突破性和潜在的癌症治疗靶标的癌症治疗，生物分子，12（20222）。 [7] A.O. Giacomelli，X。Yang，R.E。 Lintner，J.M。McFarland，M。Duby，J.Kim，T.P。 D.Y. Howard武田Ly，E。Kim，H.S。甘农（B. J.G. Aguirre Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。约翰内森，D.E。根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。Gahlon，线粒体DNA缺失形成的复制和修复机制，核酸res，48（2020）11244-11258。 [9] C.Y. Dai，C.C。 Ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A](/simg/f\f6a2bb5f504472f4ca10c1ecebfe7702878cdb55.webp)
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b'[2] C. Yan，X。Duanmu，L。Zeng，B。Liu，Z。歌曲，线粒体DNA：分布，突变和消除，细胞，8（2019）。[3] F. Liu，D.E。Sanin，X。Wang，肺癌中的线粒体DNA，实验医学与生物学进展，1038（2017）9-22。[4] J. Zhang，J。[5] P.P.Jia，M。Junaid，Y.B。 MA，F。Ahmad，Y.F。 jia，W.G。 li，D.S。 pei，人类DNA2（HDNA2）作为癌症和其他疾病的潜在靶点的作用：系统评价，DNA修复（AMST），59（2017）9-19。 [6] A. D \ XC3 \ Xadaz-Talavera，C。Montero-Conde，L.J。 Leandro-Garc \ XC3 \ Xada，M。Robledo，Primpol：DNA复制酶的突破和潜在的癌症治疗新靶标，生物分子，12（2022）。 [7] A.O. Giacomelli，X。Yang，R.E。 lintner，J.M. McFarland，M。Duby，J。Kim，T.P。 D.Y. Howard Takeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。Jia，M。Junaid，Y.B。MA，F。Ahmad，Y.F。 jia，W.G。 li，D.S。 pei，人类DNA2（HDNA2）作为癌症和其他疾病的潜在靶点的作用：系统评价，DNA修复（AMST），59（2017）9-19。 [6] A. D \ XC3 \ Xadaz-Talavera，C。Montero-Conde，L.J。 Leandro-Garc \ XC3 \ Xada，M。Robledo，Primpol：DNA复制酶的突破和潜在的癌症治疗新靶标，生物分子，12（2022）。 [7] A.O. Giacomelli，X。Yang，R.E。 lintner，J.M. McFarland，M。Duby，J。Kim，T.P。 D.Y. Howard Takeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。MA，F。Ahmad，Y.F。jia，W.G。li，D.S。pei，人类DNA2（HDNA2）作为癌症和其他疾病的潜在靶点的作用：系统评价，DNA修复（AMST），59（2017）9-19。[6] A. D \ XC3 \ Xadaz-Talavera，C。Montero-Conde，L.J。Leandro-Garc \ XC3 \ Xada，M。Robledo，Primpol：DNA复制酶的突破和潜在的癌症治疗新靶标，生物分子，12（2022）。[7] A.O.Giacomelli，X。Yang，R.E。 lintner，J.M. McFarland，M。Duby，J。Kim，T.P。 D.Y. Howard Takeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。Giacomelli，X。Yang，R.E。lintner，J.M.McFarland，M。Duby，J。Kim，T.P。 D.Y. Howard Takeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。McFarland，M。Duby，J。Kim，T.P。D.Y. Howard Takeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。D.Y. HowardTakeda，S.H。 ly，E。Kim，H.S。 Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。Takeda，S.H。ly，E。Kim，H.S。Gannon，B。Hurhula，T。Sharpe，A。Goodale，B。Fritchman，S。Seelman，F。Vazquez，A。Tsherniak，A.J。 Aguirre，J.G。 Doench，F。Piccioni，C.W.M。 Roberts，M。Meyerson，G。Getz，C.M。 Johannessen，D.E。 根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。 [8] G.A. 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Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。Johannessen，D.E。根，W.C。 Hahn，突变过程塑造了人类癌症中TP53突变的景观，NAT Genet，50（2018）1381-1387。[8] G.A.Fontana，H.L。 [9] C.Y. dai，C.C。 ng，G.C.C。 Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。Fontana，H.L。[9] C.Y.dai，C.C。ng，G.C.C。Hung，I。Kirmes，L.A。Hughes，Y。gahlon，线粒体DNA缺失形成的复制和修复机制，核酸res，48（2020）11244-11258。du，C.A。Brosnan，A。Ahier，A。Hahn，C.M。 Haynes，O。Rackham，A。Filipovska，S。Zuryn，ATFS-1，通过促进转录修复，自然细胞生物学，25（2023）1111-1120来抵消线粒体DNA损伤。 [10] L. Ou，H。Liu，C。Peng，Y. [11] H. Liu，J。Weng，C.L.H。 Huang，A.P。 杰克逊，癌症的电压门控钠通道，生物标志物研究，12（2024）70。 [12] H. Liu，A。Dong，A.M。 Rasteh，P。Wang，J。Weng，乳腺癌中新型T细胞CD8 +标记的鉴定，Scientific Reports，14（2024）19142。 [13] H. Liu，T。Tang，基于MAPK信号途径的胶质瘤亚型，机器学习风险模型和关键集线器蛋白识别，科学报告，13（2023）19055。。 [14] H. Liu，T。Tang，《泛滥成灾与基因集的泛癌遗传分析》，癌症遗传学，278-279（2023）91-103。 [15] H. Liu，T。Tang，《胶质瘤IGFBP的生物信息学研究》，涉及其诊断，预后和治疗预测值，AM J Transl Res，15（2023）2140-2155。 [16] H. Liu，T。Tang，《泛滥成灾基因套件的泛 - 癌遗传分析》，Biorxiv，（2023），2023.2002。 2025.529997。 [17] H. 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