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金融交易的分散系统
1,2 Nishitha学院学院摘要助理教授摘要：本文主要关注印度加密货币的分散体系和使用加密货币的使用兴起。 这项研究都是关于区块链技术的，这使得加密货币非常安全和透明。 本文包括使用加密货币的优点和局限性。 记录着重于加密货币的出现以及有关市场中使用的顶级加密硬币的信息。 随着研究，我们知道印度在进行加密货币交易方面处于最佳状态。 中国和美国在2024年分别站在第2和第3位。 比特币被称为世界上最古老的加密货币。 简介：加密货币是一种数字货币。 使用计算机网络用作交换媒介。 此加密货币系统在任何授权下都不起作用，因为它具有高度安全的计算机数据库，其强大的加密系统。 这些不像传统货币。 这些货币不以物理形式存在。 加密货币通过使用区块链运行，该区块链称为分布式公共分类帐。 加密货币使用加密软件来验证其交易。 第一个加密货币是比特币。 它于2009年发布。 目前，市场上还有25000多个其他加密货币。 它使用分散系统来确保交易。 它遵循同行系统，每个人都可以通过这些系统发送或从任何地方发送或从任何地方发送货币。1,2 Nishitha学院学院摘要助理教授摘要：本文主要关注印度加密货币的分散体系和使用加密货币的使用兴起。这项研究都是关于区块链技术的，这使得加密货币非常安全和透明。本文包括使用加密货币的优点和局限性。记录着重于加密货币的出现以及有关市场中使用的顶级加密硬币的信息。随着研究，我们知道印度在进行加密货币交易方面处于最佳状态。中国和美国在2024年分别站在第2和第3位。比特币被称为世界上最古老的加密货币。简介：加密货币是一种数字货币。使用计算机网络用作交换媒介。此加密货币系统在任何授权下都不起作用，因为它具有高度安全的计算机数据库，其强大的加密系统。这些不像传统货币。这些货币不以物理形式存在。加密货币通过使用区块链运行，该区块链称为分布式公共分类帐。加密货币使用加密软件来验证其交易。第一个加密货币是比特币。它于2009年发布。目前，市场上还有25000多个其他加密货币。它使用分散系统来确保交易。它遵循同行系统，每个人都可以通过这些系统发送或从任何地方发送或从任何地方发送货币。出现：众所周知，在石器时代时代没有“货币”之类的东西，但是后来人类开始发展的是易货系统，他们只会将东西作为货币媒介交换。后来人类提出了货币模式，例如青铜和铜币，金币，银币以及目前不锈钢和纸币。下一阶段的货币是加密货币。它也是一种交流的媒介，而不是现实世界现金，而是可用于执行现实世界或虚拟交易的媒介。它使用强大的密码学来保护交易记录，控制其他硬币的创建并验证交易。
迈向负责任的金融交易人工智能
摘要——人工智能在金融领域的应用越来越依赖于负责任的人工智能原则。这些原则——可解释性、公平性、隐私性、责任性、透明度和健全性构成了未来人工智能系统信任的基础。在本研究中，我们通过为深度神经网络提供解释来解决第一个原则，该网络在数字、分类和文本输入的混合上进行训练，用于金融交易分类。解释是通过 (1) 使用 Shapley 加性解释 (SHAP) 进行特征重要性分析和 (2) 文本聚类和决策树分类器的混合方法实现的。然后，我们通过将模型暴露于有针对性的逃避攻击来测试模型的稳健性，利用我们通过提取的解释获得的有关模型的知识。
金融交易中的异常检测（...
在线欺诈是严重的犯罪，为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失，发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是，互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性，从而增加了欺诈的危险。因此，使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据，将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性，分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题，大多数交易是非伪装的。该研究通过（SMOTE）衡量数据集来解决此问题，这是合成少数民族过度采样的方法。此外，使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器，并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字：异常检测，机器学习，回归，分类，Smote。
RSM434H1F金融交易策略-Rotman Commerce
课程范围，任务和学习成果在课程结束时，我希望学生通过在Rotman Interactive Trader（RIT）模拟市场中体验决策来了解资本市场中正在发生的事情。这是一门学习课程，学生将通过反复试验（在模拟市场中的交易）进行体验发展自己的理解 - 您将积极参与每个班级的学习过程。市场的竞争性质将决策过程提炼为平衡流动性，时间和风险的一系列权衡。通过在模拟市场中体验这些权衡，学生将更好地了解流动性施加的约束（我可以交易多少？），时间与不确定性之间的关系（我现在交易还是等待更好/更差的价格？），以及承担风险的必要性（如果我不进行任何交易，我该如何赚钱？）。这些权衡将通过主题覆盖范围进行探索，该主题覆盖范围广泛地属于市场微观结构分支，并具有潜在的并购和投资领域的支持案例材料。我们将通过代理商和专有贸易商的眼光来研究市场结构，以在市场交易（流动性，风险，行为），然后发展到（可以说）市场的最重要功能，价格发现（价格发现价格是通过置换信息形成价格）时，介绍交易和基本问题的机制。与视频和测验中的内容结合使用，然后，学生将具有可靠的背景，可以手动和通过创建算法交易计划来应用于特定类型的交易策略（套利，私人信息，私人信息，私人信息，私人信息，营销）。
信用风险评估和金融交易中的欺诈检测
摘要： - 信用风险评估和欺诈检测是金融业至关重要的任务，对于维护金融组织的合法性和可持续性至关重要。传统方法通常在准确评估风险和及时地检测欺诈活动方面缺乏。近年来，机器学习已成为增强这些过程的强大工具，利用了交易统计数据的巨大维度和卓越的ALGO来做出更明智的决策。本研究论文探讨了ML技术在金融交易中的信用风险评估和欺诈检测中的用法。本文概述了准确的风险评估和金融交易中欺诈检测的重要性，并介绍了机器学习在应对这些挑战中的作用。进行了全面的文献综述，以分析该领域的现有方法，算法和研究趋势。讨论了数据采集和预处理技术，强调了清洁和相关数据对于模型培训的重要性。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。 检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。 通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。本文提出了案例研究和实验结果，说明了机器学习模型在现实世界情景中的应用，从而强调了它们在改善风险评估和欺诈检测过程中的有效性。此外，还讨论了诸如数据集，模型不平衡的难度以及对法规的遵守，以及该领域的潜在研究方向和未来趋势。总而言之，这项研究强调了信用风险评估中机器学习和金融交易中欺诈检测的变革潜力。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，金融机构可以增强其决策过程，减轻风险和保护欺诈活动，最终为更安全，更稳固的金融生态系统做出贡献。关键字：安全，财务生态系统，Roc-Auc。，欺诈性
使用机器的金融交易中的欺诈检测...
I.简介欺诈性销售和传感器长期以来已经交织在一起。在互联网的现代时代，欺诈性交易比以往任何时候都更频繁，这是财务损失的主要来源。销售欺诈带来的节俭金额在2019年超过280亿美元，2020年的300亿美元，到2021年的320亿美元。全球预计销售欺诈将继续攀升，在2022年达到340亿美元。因此，为了庆祝和筛选财政交易，银行和财政服务提供商可能需要一个自动欺诈的查找工具。欺诈检测工具旨在确定大量交易数据中的异常行为模式，然后利用这些模式来分析和监视新的商机（2，3）。机器素养是一种人工智能（AI）功能系统的改进和素养（1-10）。为了根据我们提供的示例来找到数据中的模式，并根据我们提供的示例形成更好的判断，扫盲过程始于合规或数据，这与示例，第一手的经验或指导相当（11-20）。主要目标是使计算机在没有人为援助的情况下自行学习，或者在后果（21-30）中对适应性行为的支持。具有无监督学习能力的网络称为“深层扫盲”，这是“机器素养”的子类
人工智能与市场滥用：机器人法律适用于金融交易吗？
本文主要讨论弱人工智能系统和强人工智能系统的区别。前者依赖于制造商、程序员或用户的预设指令，而后者具有自学能力，与初始输入相比，其输出是自主的、不可预测的。此类技术在金融市场的传播引发了人们对现有法规是否充分的担忧，尤其是对涉及自主人工智能代理的金融不当行为的责任的担忧。虽然法律规则可以广泛应用于打击弱人工智能系统的此类不当行为，但强人工智能系统需要从头开始制定责任归属标准，以制定有效措施保护交易的正常运作。面对仅关注人类行为的监管框架，自主人工智能的出现提出了新的保护需求。该研究确定了三种可能的解决方案，旨在制止人工智能系统的行为，这些系统自主且不可预测地采取有害行为或具体侵犯市场诚信的行为。但是，由于非人类代理人的非法行为，这些解决方案中的每一种都提出了特定的关键问题，具体取决于所涉及的法律部门。
通过金融交易中的欺诈检测来增强业务安全
今天，由于财务交易的复杂性和数量，欺诈的威胁是企业安全威胁的真正问题，尤其是随着技术的快速变化。本研究论文着重于预防有关货币问题的欺诈活动，需要执行的主要角色。本文还探讨了当前用于识别欺诈的不同方法，例如人工神经网络，统计分析，基于规则的系统等。在现有的文献综述和案例研究中，本文概述了这些方法的优势和劣势以及最佳实践的实施。该方法需要对当前的欺诈检测系统进行文献综述，然后使用示例数据集上的确定技术来测试它们。本文研究数据表明，将多种检测措施结合起来提高效率并最大程度地减少错误警报的数量，这有助于改善业务保护。讨论还强调了专门针对欺诈检测的技术的不断适当性的必要性，以对应于新的欺诈计划。最后，为了促进有效的金融交易和维护组织资源，提供了有关企业有效的反欺诈措施的建议。
使用区块链技术来确保数字金融交易的模型VolodyMyr Nakonechnyi 1
摘要泄露数据的主要原因之一是人类错误，企业可以大大降低这些错误，以使其交易更加坚不可摧，并且不易窃听。区块链正在与基本的公司流程合并，并且正成为全球每个垂直部门的代名词。区块链技术是完全分散的，并使用基于分类帐的方法连接到网络的几台计算机记录了数据和处理交易。能够将任何数字资产添加到链条并开始交易的能力是区块链最好的事情。与传统的银行系统相比，不会有任何中间商，而且数据将永远是安全的。区块链是一个分布式分类帐，在“块”中收集数据，并向所有正在验证的参与者广播交易。这种分布式分类帐是一个块网络，被称为“区块链”技术，因为分类帐是由离散但链接的块组成的。由于网络上的每台计算机都有区块链的副本，因此用户可以快速确认交易并停止欺诈。本文分析了区块链技术的技术方面，以及它如何影响社会和金融体系。根据这项工作的研究，进一步开发了使用区块链技术保护支付数据的方法。
