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World File Search System衍生品
加深印度的短期电力市场，衍生品
签署PPA的延误是印度可再生能源产能增长的一种瓶颈，危害了政府在2022年到2030年到2030年的175吉瓦（GW）的可再生能源目标，并在2030年到2030年，损害了投资者的信心，并威胁了新项目的可通过新项目的能力。在衍生品市场中引入金融工具将有助于对冲偏远者的风险，并为期货市场中出售电力的磁盘和开发商提供灵活性和确定性，并应有助于开发需要激励供应到峰值需求期所需的价格信号 - 这是启用电池部署和需求响应管理的关键。
Genai在衍生品市场中：未来的观点
尽管这些用例具有出色的效率，但Genai的使用并非没有挑战和风险。由于Genai的性质以及训练模型所需的大量数据，数据泄露可能是一个重大挑战，并导致声誉，机密性，知识产权和法律风险。使用Genai进行交易也可能会造成监管问题，而无需进行适当的监督，可能会导致金融监管机构的罚款和制裁。此外，Genai与产生偏见有关，可用于歧视受保护的阶级，从而导致对公司的民事和可能的刑事责任。最后，模型故障存在很大的风险，其中产生的结果不合标准或仅是错误的。这可能导致错误的交易并减少金融机构的信任。
Galaxy Digital UK衍生品风险披露声明
许多数字资产的价格高度波动，并且可能在短时间内显着波动，有时甚至没有发生通常会导致其他类型资产的价格变化的经济事件类型。根据价格变化的速度，您可能无法在遭受重大损失之前终止或对冲您的数字资产引用交易。缺乏广泛使用的数字资产和数字资产衍生品交易标准术语也可以增加这种风险。数字资产价格的另一个波动性来源是投机者和投资者寻求从短期或长期持有数字资产中获利的高度数字资产需求。这样的投机者和投资者失去了对数字
人工智能衍生品：文学和艺术作品衍生作品权的应用
1 我在其他地方讨论了“原因”（近因而非简单原因的一种版本）如何成为确定文学或艺术作品是否有人类作者的合适概念。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》，105 I OWA L. R EV。2053（2020 年）；Daniel Gervais，《人类原因》，《知识产权与人工智能研究手册》（R. Abbott 编辑，即将于 2022 年出版）。我在这两个来源中给出了这些类型作品的多个示例。本文使用“机器”作为通用术语，可能适用于使用 AI 软件的计算机，但也可以涵盖能够移动的机器，例如在画布上绘画的机器人。2 机器学习是 AI 的主要形式。参见 Roberto Iriondo，机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) – 关键差异，T OWARDS AI（2018 年 10 月 15 日），https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6（“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法，使计算机程序能够通过经验自动改进。’— ML 是我们期望实现 AI 的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集，通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话）。3 17 U.S.C.§ 106(2)。4 17 U.S.C.§ 101（强调添加）。5 一个众所周知的例子是名为 e-David 的机器，它使用复杂的视觉优化算法制作绘画，该算法“用相机拍照并根据这些照片绘制原画。” Shlomit Yanisky-Ravid，生成伦勃朗：3A 时代的人工智能、版权和问责制——类人作者已经到来——一种新模式，2017 M ICH 。S TATE L. R EV 。659, 662 (2017)；另见下文第 III.A 节。6 请参阅 Gaëtan Hadjeres 和 François Pachet，《DeepBach：巴赫合唱团一代的可操纵模型》，AR X IV 1（2016 年 12 月 3 日），https://arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf
关键场外衍生品数据元素（UTI 和 UPI 除外）的协调
自 2014 年 11 月以来，CPMI 和 IOSCO 关键场外衍生品数据元素协调工作组（协调小组）一直致力于制定有关向 TR 报告的关键场外衍生品数据元素的定义、格式和使用的全球指导，包括唯一交易标识符 (UTI)、唯一产品标识符 (UPI) 和其他关键数据元素。《唯一交易标识符 (UTI) 协调技术指南》于 2017 年 2 月发布 3，《唯一产品标识符 (UPI) 协调技术指南》于 2017 年 9 月发布。4 CPMI 和 IOSCO 还分别于 2015 年 9 月、2016 年 10 月和 2017 年 6 月发布了关于除 UTI 和 UPI 之外的第一、第二和第三批关键数据元素的咨询报告。5
人工智能衍生品 - 奖学金@范德堡大学法学院
1 我曾在其他地方讨论过，“原因”（近因而非简单原因的一种形式）如何成为一个合适的概念，用来确定文学或艺术作品是否有人类作者。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》，105 I OWA L. R EV. 2053（2020 年）；以及 Daniel Gervais 的《人类原因、知识产权与人工智能》（R. Abbott 编辑，即将于 2022 年出版）。我在这两个来源中都给出了这些类型作品的多个例子。本文使用“机器”作为通用术语，可能适用于使用人工智能软件的计算机，但也可以涵盖能够移动的机器，例如在画布上绘画的机器人。 2 机器学习是人工智能的主要形式。参见 Roberto Iriondo，机器学习 (ML) 与人工智能 (AI)，《走向人工智能》(Towards AI) (2018 年 10 月 15 日)，https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine- learning-and-why-it-matters-1255b182fc6（“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法的学科，它允许计算机程序通过经验自动改进。’—— ML 是我们期望实现人工智能的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集，通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话）。3 17 USC §106(2) (2021)。
美国政府会计准则委员会的提案将为衍生品提供启示
尽管衍生品有可能成为政府有利的财务管理工具，但它们绝不是保证。虽然政府参与衍生品的动机可能是审慎的，但这种安排实际上可能会使政府面临原本不会面临的重大风险。尽管如此，公众对衍生品基本上一无所知。目前，许多衍生品并未在州和地方政府的审计财务报表上报告。出于这些原因，6 月 29 日，政府会计准则委员会 (GASB) 发布了一份《衍生工具会计和财务报告》征求意见稿，该意见稿提议使衍生品对政府财务报表使用者更加透明。GASB 在衍生品方面的工作
周六在股权衍生品细分市场中进行模拟交易，...
i。对于租用的线路连接模式，安装后开始TWS / MAT，并按照上述步骤操作：•转到工具→系统配置•成员需要选择“专用”。•具有带宽2Mbps或更高版本的成员需要将市场数据更新选择为“高”。其他成员需要选择“正常”•单击修改。•系统将将配置设置为输入 /选定的配置，并且TWS / MAT将关闭。•启动TWS / MAT并登录到MSE期货和期权市场的模拟环境。
能源安全与净零排放之路：衍生品市场的作用
为了减轻并最终抵消这些影响，世界各国政府和组织都致力于实施解决方案，在未来十年内将温室气体排放量减少一半，到 2050 年实现净排放 4 。具体而言，欧盟和美国已承诺到 2050 年实现碳中和（或净零排放）；中国已承诺在 2060 年之前实现碳中和，参与 2015 年《巴黎协定》的其他国家也做出了类似的承诺 5 。最近，2022 年联合国气候大会的决定重申了在先前提议的时间表内实现碳中和的承诺 6 。这些举措的结果是，许多减少或消除碳排放的新解决方案已经开发出来，此外还出现了为这些解决方案提供资金的新市场 7 。
衍生品定价和信用风险的量子计算算法转换经济
量子计算机尚未完成为财务分析师常用的实用随机扩散模型提供计算优势的任务。在本文中，我们介绍了一类随机过程，这些过程在模仿金融市场风险以及更适合潜在量子计算优势方面都是现实的。我们研究的模型类型是基于由马尔可夫链驱动的，具有可观察状态的制度转换波动率模型。基本模型具有几何布朗运动，其漂移和波动率参数由马尔可夫链的有限状态确定。我们研究算法以估计基于门的量子计算机上的信用风险和期权定价。这些模型使我们更接近现实的市场环境，因此更接近实用应用领域的量子计算。