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应用程序市场和工具栏 - 德意志银行高速公路
Autobahn App Market 是德意志银行丰富的电子分销服务套件的便捷访问点。只需在一个地方浏览和安排您最常用的“应用程序”。受益于高级搜索和过滤功能，可让您简单、快速且直观地找到合适的应用程序。通过在“我的应用程序”区域保存您最喜爱的应用程序来创建您自己的应用程序库。Autobahn 应用程序是提供我们电子服务的独立软件。每个应用程序都提供特定功能，可针对特定需求量身定制。受益于最先进的分析工具，并获得对所有资产类别的广泛市场流动性的无与伦比的访问权。对衍生品或投资组合进行定价计算，或浏览德意志银行发布的丰富内容和市场数据，包括研究、交易员评论和市场概况。从单个桌面工具栏启动您的应用程序。使用应用市场管理您的“我的应用程序”库并浏览更多应用程序和内容。
财富不平等为何重要
最近，工党议员 Liam Byrne 的新书《财富不平等》提供了一个重要的垫脚石。Byrne 重申了一项针对政治中心的旧政治呼吁，质疑近年来大量积累的财富资产完全留在私人手中是否公平。他呼吁回归集体财富观，支持主权财富基金或全民基本信贷。我们还可以看到 Gary Stevenson 的《交易游戏》更近期的成功，该书几周前才出版，好评如潮，已成为畅销书。Stevenson 是 2010 年花旗银行聘用的最成功的交易员，他完全了解全球财富创造的引擎，现在他完全接受了从根本上纠正财富不平等的必要性。他的书和相关 Youtube 频道的受欢迎程度表明他的论点正在获得受众的认可。最近的民意调查证据也表明，民众对财富税的支持率空前高涨。
被盗财产：
如今，总理贾斯汀·特鲁多开启了执掌联邦自由党和国家的最后一章，人们都在猜测他下一步的职业发展方向会是什么。上周，Casinos.com 的博彩公司和交易员们对特鲁多的下一份工作进行了假设赔率分析，并公布了七种职位的清单，并指出他们的预测纯粹是为了娱乐目的。根据特鲁多之前的教育经历，博彩公司认为“大学讲师或学术职位”是最有可能的。“重返学术界，教授政治学或国际关系是合理的，”Casinos.com 的博彩公司亚历克斯·墨菲评论道。特鲁多未来职业发展的第二大热门是“国际外交官或联合国职位”，第三大热门是“作家”。墨菲说：“写一本关于他政治生涯或领导/治理的回忆录可能是自然而然的下一步。”这份名单还包括公司董事会成员或顾问、环保倡导者或非政府组织领导人、媒体名人或电视节目主持人——基于“他的魅力和
重新启动能源民主平台 - 用户指南
简介2范围2红色平台着陆页/网站3重新启动能源民主平台 - 红色平台4注册和身份验证4交易者帐户7交易员帐户7交易者KYC表格7 dashboard 7 dashboard 11帐户余额11汇率和持有权利12变更供应商/能源市场13 ENDICY/ ENENCY MARKETPLACE/ ENENCY MARKETPLACE/ ENEMAL PLACEPLACE/ ENEMAL PLACEPLE/ ENENGY ESTRACE/ ENENGY ESTRACE/ ENENGY ESTRACE/ ENENGY MARKATCH抵消24碳足迹计算器24生成可持续性证书 - 碳足迹计算30碳信用额31我的动力装置32索赔REO-G代币40 Reo-G Manageplace 42 Rec Marketplace 44 GTK 45 GTK 45索赔GTK TOKENS 45 GTK 45 GTK提供49 GTK Marketplace 49 GTK Marketplace 49 RED FRATAISE 57号vrate 57 57 frate 57 64可持续发展项目67公司碳足迹计算器79程序80
股票市场中的人工智能
人工智能发展迅速，算法也越来越复杂，准确性也日益提高。即使如此，股票市场的人工智能仍然在使用交易员长期以来使用的相同基本概念。最新技术强调通过神经网络进行多层分析，但底层概念包括平均值、最小值、中位数、众数、正态性、偏度、峰度、平稳性等。除此之外，在编写这些算法时还会吸收技术交易中使用的指标。其中一些是：1. 简单移动平均线 (SMA) - 即使是最简单的概念（如 SMA）也用于人工智能，其中平均选定的价格范围，即在一定时期内（可能是 10 天、一个月或几年）的收盘价。它主要用于确定资产在特定时间范围内是呈现看涨趋势还是看跌趋势。 2. 最高-最高、最低-最低——尽管最高-最高和最低-最低仅仅是股票价格的图形分析，并不能准确预测未来，但人工智能仍会使用它作为分析股票市场的其他复杂指标的基础。它主要由算法使用，为用户提供更准确的进入和退出点。 3. 布林带——这是另一种统计图表，以图表移动平均价格以下和以上的标准偏差包裹股票价格图表。它考虑到
中低收入国家的人工智能
人工智能 (AI) 几乎渗透到社会的方方面面。华尔街公司使用 AI 作为对付其他股票交易员的技术武器。工业巨头使用 AI 来预测消费者需求并优化生产。科技公司使用 AI 来预测消费者行为并优化营销策略。在医学领域，放射学是 AI 适用性最受吹捧的领域之一：所谓的机器人放射科医生 (1)。早期的肺癌检测、自动冠状动脉钙化评分和基于 CT 的合成 MRI 是研究实验室、科技初创公司和医疗保健企业快速发展市场中的众多放射学 AI 创新之一。通过放射组学，AI 从临床图像中提取可挖掘的高维数据，例如自动化与强大基因组数据库相连的复杂四维心血管血流模型 (2)。相比之下，马拉维的 RAD-AID 志愿者照顾了一位母亲，她徒步旅行了 2 周，带着她的孩子来接受腹部肿块的超声检查。在佛得角，RAD-AID 志愿者帮助一名髋部骨折患者接受放射检查，该患者在一次交通事故后两周内未得到诊断。在坦桑尼亚，我们的介入放射学团队为一名 3 岁女孩排出脓肿，避免了对腹部“肿块”进行探查手术。从印度到华盛顿特区医疗服务不足的地区，已有超过 20,000 名女性接受了服务
2023 年 ECHELON RIA 并购交易报告
尊敬的交易员，2023 年，财富管理行业又经历了并购活动强劲的一年，远高于历史水平，但略低于 2022 年的总数。鉴于过去一年宏观经济和地缘政治不确定性带来的挑战，这一点尤其值得注意。然而，交易总数只能部分反映财富管理并购生态系统的情况。行业每个部分都存在着一系列不断变化的动态，2023 年 ECHELON RIA 并购交易报告提供了数据驱动的分析，分析了影响并购市场的关键趋势。今年报告的亮点包括：I. 财富管理交易活动回顾和 2023 年顶级交易：2023 年宣布了 321 笔交易，同比下降 5.6%。考虑到 2023 年 1 月至 7 月期间联邦基金利率飙升（增长约 20 倍），这一相对较小的下降令人印象深刻。每笔交易的平均资产升至 17 亿美元，与此同时，涉及资产超过 1000 亿美元的卖方的已宣布交易数量也有所增加。这是由于几笔大型交易的完成以及由于市场表现而导致的全年 AUM 水平的提高，标准普尔 500 指数上涨了 24%，纳斯达克指数上涨了 43%。II. 财富管理并购与更广泛的并购市场：在全球并购浪潮的背景下
晨间咖啡新闻（亚洲）
· 尽管华尔街对唐纳德·特朗普的增长计划感到兴奋，但最大的银行在拜登任期结束时表现不俗。周三公布全年业绩的四大银行在 2024 年创下了有史以来第二高的盈利年，仅次于乔·拜登担任总统的第一年。该集团的交易和贷款收入受益于利率变动，而投资银行费用较 2023 年的低迷增长了 32%——高管们预测这只是一个开始。摩根大通成为美国历史上第一家年利润超过 500 亿美元的银行。花旗集团的五个主要部门中有三个——财富、美国个人银行和服务——今年的收入创下了历史新高。当然，由于特朗普的选举胜利和他对政策的暗示引发了市场波动，第四季度的收益出现了额外的增长。但这并不是唯一的驱动因素，因为强于预期的就业数据重新设定了人们对美联储未来降息的预期。这样的忙乱帮助高盛集团 (Goldman Sachs Group Inc.) 的股票交易员创造了今年创纪录的收入。摩根大通 (JPMorgan) 处理股票和固定收益产品的部门迎来了有史以来最好的第四季度。与此同时，企业交易也开始回暖。即使是在华尔街规模最小的大型银行富国银行 (Wells Fargo & Co.)，其投资银行业务的年收入也大幅增长了 62%。美国银行 (Bank of America Corp.) 和摩根士丹利 (Morgan Stanley) 周四公布了业绩。
电动汽车电池管理-B -cycle
进行一项重大的临终工具研究。这项研究得到了英联邦政府的国家产品管理基金的支持，并支持该行业制定一项商业计划，以了解如何最好地管理每年超过70万辆汽车产生的寿命终止废物流。因此，合适的BSC和FCAI共同探讨了在扩展的电动汽车行业中潜在解决电池管理的最佳方法。澳大利亚汽车贸易协会（MTAA）代表了国家基于州的汽车行业协会的联邦利益，包括新南威尔士州的汽车交易员协会（MTA），该法案，南澳大利亚州和北领地，西澳大利亚州以及昆士兰州以及维多利亚州和塔斯马尼亚州和塔斯马尼亚州的商业商业商业。MTAA及其国家工业部门集团的一项关键政策倡议澳大利亚汽车零件回收协会（APRAA）一直在向澳大利亚引入临终工具（ELV）计划。MTAA着眼于电池管理委员会（BSC）的经验，以帮助APRAA成员通过澳大利亚的ELV计划限制进入垃圾填埋场的数量，并应对目前有电动汽车的拆除和拆除电池的不断增长和挑战。BSC讨论文件是不同行业组合的一个很好的例子，以帮助改善汽车零售部门对环境的影响。MTAA感谢BSC在BSC讨论文件上与BSC和FCAI合作的机会。
澳大利亚堪培拉，2020 年 12 月 1 日至 4 日 方法至关重要：没有智能的交易代理通常比基于人工智能的交易者表现更好
摘要 — 使用计算智能（即人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的方法）来自动发现、实施和微调金融市场中自主自适应自动交易的策略的研究由来已久，有关该主题的一系列研究论文已在 IJCAI 等主要 AI 会议和《人工智能》等著名期刊上发表：我们在此展示的证据是，这一研究领域存在许多方法上的失误，实际上，一些据称表现最佳的公共领域 AI/ML 交易策略通常会被完全不涉及 AI 或 ML 的极其简单的交易策略所超越。我们在此强调的结果很容易在十多年前相关关键论文发表时就被揭示，但这些论文发表时公认的方法涉及一种对交易代理进行实验评估的最低限度的方法，仅根据在少数市场场景中对交易代理进行的几千次测试做出断言。在本文中，我们展示了使用并行云计算设施对广泛参数值进行详尽测试的结果，我们在其中进行了数百万次测试，从而创建了更丰富的数据，可以从中得出更可靠的结论。我们表明，已发表文献中最好的公共领域 AI/ML 交易员的表现通常不如“零以下智能”交易策略，这种策略从表面上看似乎过于简单，以至于会造成财务损失，但它与市场的互动方式在实践中比研究文献中众所周知的 AI/ML 策略更有利可图。这种简单的策略可以胜过现有的基于 AI/ML 的策略，这表明 AI/ML 交易策略可能是对错误问题的良好回答。