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将人工智能融入室内设计教育
Volkan ETEMAN a 摘要 本文全面分析了金融市场对人工智能（AI）技术投资的投机泡沫风险。对所谓的“七巨头”即 Meta、微软、苹果、亚马逊、谷歌、Nvidia 和特斯拉的股票进行了 GSADF 测试和波动溢出分析。测试结果显示，泡沫显著，尤其是 Nvidia 和特斯拉的股票，这些泡沫将波动蔓延到其他科技股。Nvidia 在波动溢出中扮演核心角色这一事实表明，AI 投资定价过高会在整个行业产生多米诺骨牌效应，导致全球市场剧烈波动。投资者应分散投资组合，并采取长期战略应对投机泡沫风险。同时，政策制定者应通过加强金融监管来提高市场效率。
每月索引新闻 / 2024年8月< / div>
VSTOXX®（Euro Stoxx50®波动率指数），欧洲波动率的旗舰量表，在八月以来，升至2023年3月以来的最高水平，然后擦除了所有进步。这一举动越来越高，这是因为人们担心美国的经济放缓以及日本利率的提高使金融市场震撼。8月1日至8月5日之间的欧元stoxx50®基准下降了6.2％。在法国等欧元区国家和欧洲议会等欧元区国家的选举中，今年发生了温和的跳跃。政治风险可能会继续在德国和奥地利以及11月的美国选举中权衡市场。在最近与Asset TV的小组中，Stoxx，Eurex和J.P. Morgan的专家讨论了此主题。VSTOXX指数跟踪Euro Stoxx 50的实时期权价格，因此反映了欧元区股票中对未来波动性的市场期望（也称为隐含的波动性）。随着市场下跌或上升，期权价格往往会朝相反的方向移动。这对投资者和贸易商的买卖保护（PUTS）做出反应，以防止未来的行动增加，从而促使隐含波动的变化。尽管主要索引VSTOXX 30天是最受欢迎的，通常称为“ VSTOXX”，但还计算出其他11个主要指数，涵盖30天的固定成熟度最高360天。图1：VSTOXX比较与Euro Stoxx 50
2024 年 AICPA 和 CIMA 会议重点关注 SEC 和 PCAOB 最新发展（2024 年 12 月 15 日）
（例如，控制权变更），认股权证协议可使认股权证持有人有权获得根据标准期权定价模型（例如 Black-Scholes 期权定价模型）计算的结算金额。在某些协议中，期权定价模型将使用截至结算日的市场明确输入，但波动率输入被预先指定为标的股票在规定期间内预先指定的波动率（例如，100%）或历史波动率中的“较大者”。在其他协议中，期权定价模型将预先指定期权定价模型中使用的股价为不同日期的“较大者”。期权定价模型的“较大者”输入会影响认股权证的结算金额。• 分配参与功能——可转换为普通股的认股权证可能
综合费用计划手册
• 我们对“纪律信息”标题下的第 9 项“附加信息”进行了更新，内容如下：“2024 年 9 月 25 日，SEC 发布了一项行政命令，发现在 2016 年 3 月至 2018 年 4 月期间，MLPF 和 S 未能充分通知与其有信托关系的某些客户他们对 Harvest Volatility Management LL C'sL L C'sL L C'sCollateral Yield Enhancement Strategy 的过度敞口，这是一种期权覆盖策略，Harvest 是该策略的第三方私人投资经理，Merrill 是托管人。MLPF 和 S 的这种行为故意违反了《顾问法》第 206(2) 和 206(4) 条以及该法第 206(4)-7 条对此类受托客户承担的信托责任。 MLPF 和 S 在不承认或否认调查结果的情况下，同意实施停止令、谴责、支付总计 2,800,000 美元的非法所得和判决前利息，以及支付 1,000,000 美元的民事罚款。”
中央银行、股票市场和实体经济
本文总结了货币政策与资产市场相互作用的实证研究，并回顾了我们之前对这些相互作用的理论研究。我们提出了一个简明的模型，其中货币政策影响资产总价格，进而影响经济活动，但存在滞后性。在这种背景下：（i）中央银行（简称美联储）为应对金融冲击而稳定资产总价格，必要时可使用大规模资产购买计划（“美联储看跌期权”）；（ii）当美联储受到约束时，负面金融冲击会导致需求衰退；（iii）美联储对总需求冲击的反应会增加资产价格波动，但这种波动对宏观经济具有有用的稳定作用；（iv）美联储对未来总需求和总供给的信念推动着资产总价格；（v）宏观经济新闻影响美联储的信念和资产价格；（vi）更精准的新闻会降低产出波动但会加剧资产市场波动； （七）市场与美联储之间的分歧微观上导致了货币政策冲击，并产生了政策风险溢价。JEL 代码：G12、E43、E44、E52、E32
技术区域的技术区域图形图...
Gelled and metallized fuels are a class of thixotropic (shear thinning) fuels which improved the performance of rocket and airbreathing systems in several ways: increased rocket specific impulse, increased fuel density, reduced spill radius in an accidental spill, lower volatility during low pressure accidental propellant fires, reduced fuel sloshing, and lower leak potential from damaged fuel tanks (due to higher propellant粘度）。由于所有这些原因，军事系统都寻求凝胶燃料。NASA系统已经通过分析和实验性地研究了燃料燃料，用于月球和火星任务，上阶段，行星际机器人任务和启动车辆应用。提高燃油密度和提高发动机的特定冲动是主要好处。导弹飞行测试，1999年，2001年，具有可刺激的推进剂：氧化剂抑制红色的烟雾硝酸，燃料的胶凝mmh/碳胶合。
深度学习模型在财务预测中的应用
5.1 VIX Valatch他们。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 795.1 VIX Valatch他们。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79
FDRE 招标草案 3.0 的定价 - Ember
1. 价格风险：市场价格波动可能高于或低于预期，从而影响收入。例如，2023 年在印度，价格波动带来了重大挑战。也就是说，如果由于波动性增加（如 2023 年印度的情况），一年内的价格远高于或低于预期，该怎么办？2. 数量风险：天气不确定性带来太阳能和风能发电量低于预期的风险，影响履行 PPA 承诺的能力以及发电量和收入下降。3. 相互蚕食风险：随着更多可再生能源发电同时进入市场，可能会压低价格。可再生能源发电的地理和时间集中可能导致自我蚕食，即额外的可再生能源产能会降低其自身的盈利能力。在极端情况下，这甚至可能导致某些市场出现负价格
AI增强投资组合管理
这项研究的预期结果是一个多功能的AI驱动框架，可容纳不同金融市场的独特方面。通过优化资产分配，风险管理和预测分析，该框架将为投资组合经理提供基于证据的建议，以增强其投资的稳定性和绩效。The study aims to demonstrate how AI can mitigate risks associated with market volatility, liquidity issues, and regulatory constraints, leading to a more resilient and data-driven approach to portfolio management on a global scale KEYWORDS : AI integration in finance, Portfolio performance metrics, Compounded Annual Growth Rate (CAGR), Volatility reduction, Risk management with AI, BlackRock Aladdin platform, Goldman Sachs AI trading, J.P. Morgan AI asset management, Morgan Stanley AI wealth management, Emerging market fintech, Zerodha AI trading Paytm Money personalized investments, Groww AI recommendations, Betterment robo-advisory, Wealthfront tax-loss harvesting, Machine learning in finance, Investment stability, Predictive analytics in financial growth, Developed markets vs. emerging markets, AI-driven user engagement简介AI驱动的投资组合优化：增强全球金融市场的投资策略，人工智能（AI）工具纳入投资组合优化已改变了全球金融市场，创造了创新的方式来最大程度地提高回报，管理风险，管理风险并适应快速市场的变化。近年来，全球金融行业越来越利用AI驱动的策略来提高投资组合管理的精确性，效率和绩效。从数据显示，到2025年，全球在金融上的全球AI支出预计将达到470亿美元，反映了2020年至2025年的复合年增长率（CAGR）约为23％。这种增长主要是由增强的预测分析，自动交易系统以及针对各种市场类型（例如开发，新兴和边境市场）量身定制的投资策略的需求。AI驱动的投资组合管理已被证明在发达市场中特别有效，在发达市场中，高流动性和实质性数据可用性可实现复杂的建模技术。例如，算法交易，很大程度上驱动