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算法交易、模型和人工智能
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事，她领导伦敦电子利率量化策略团队，负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前，Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员，曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职，后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作，在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册：
Q3和9MFY25收入会议电话会议，星期二，11月11日... b'' b'' 电视供应链解决方案IFM 2025年1月2日，BSE Limited 1楼，新交易戒指...
我们很高兴邀请您参加我们的Q3和9MFY25收入电话会议。该电话将从电视供应链解决方案的管理团队开始，从而概述了业务，财务绩效和外观。这将是交互式问答环节。
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。
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。
重新审视失业交易权衡
JEL classification: D84, E24, E31, E32, J11 Key words: Phillips curve, unemployment, inflation, natural rate of unemployment, expectations _________________ Crump: Federal Reserve Bank of New York (email: richard.crump@ny.frb.org).Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。 Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。
代理TCP/IP：代理到代理交易系统
摘要：自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议，而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产，真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架，以互相约束合同，包括交换有价值的培训数据，个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议（ATCP/IP）引入了一个无信任的框架，用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP，使代理商能够在故事区块链网络上启动，交易，贸易，借用，借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行，而且还包含一个法律包装，允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为，从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP，代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商，许可证机密或专有信息，根据其独特技能协作，所有这些都构成了新兴的知识经济。
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。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。