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对金融市场交易策略的分析
摘要本研究对金融市场中采用的各种交易策略进行了全面分析，旨在提供对它们在各种市场条件上的有效性和适应性的见解。在技术进步，监管转变和全球经济事件的推动下，近年来，金融格局在近年来发生了重大变化。通过检查不同资产类别和时间段的这些策略的历史表现，该分析旨在识别每种方法固有的模式，优势和劣势。由技术创新驱动的算法交易的出现已引入了金融市场的重大转变。这项研究深入研究了算法交易的增长和影响，阐明了其收益和挑战。此外，这项研究揭示了市场心理学的关键作用，阐明了投资者的情绪和行为偏见如何对交易决策产生深远的影响。算法交易基于尖端技术，提供了令人难以置信的速度和效率，但也带来了监管挑战。此分析的结果有助于更好地理解金融市场交易的细微差别和复杂性。这些发现旨在指导从业人员，研究人员和政策制定者就投资策略，管理风险以及开发创新的方法来浏览金融市场不断变化的格局。关键字：交易策略，价格发现，金融市场，风险管理，算法交易，基本分析，技术分析。
气候风险和金融市场：阿联酋金融监管机构的作用
世界面临的核心挑战是全球温度的迅速升高以及极端天气事件的相关增长。除了这些发展的广泛社会影响之外，越来越明显的是，气候的变化以及全球政策e FF的变化以减少碳排放量可能会产生经济活动，资产价格和金融稳定性。尽管这些风险通常是全球性的，但在中东，它们的E FF可能会特别强烈，一个基线温度较高的地区和许多基本上取决于石油和天然气行业的经济体。本文的目的是概述一项新兴的研究机构，该研究探讨了金融机构各种气候风险的E FF，并概述了金融监管机构用来评估和管理对财务稳定性的任何潜在威胁的一些工具。可以在Litterman等人中找到相关的讨论。（2021）和国际定居银行（2022）。为了促进讨论，第2节讨论了全球温度和自然灾害频率的升高，并描述了在阿拉伯联合酋长国（UAE）和世界各地的各种政策反应。为了补充这一现有证据，我们还提出了一项新的分析，该分析表明，某些阿联酋住房市场可能已经定价气候风险。我们在第4节中审查了金融部门的一些暴露，重点是银行的气候风险暴露。第3节然后总结了一种经验文献，该文献发现气候变化的物理表现（“物理风险”），以及减轻碳排放的调节行动（“监管过渡风险”（“监管过渡风险”）已经影响经济活动和估值，从公平到固定的收益到固定的收益到实际，到实际范围。通过FF经济活动和资产价值，气候风险随后可以在金融部门的各种公司，包括资产所有者和经理，银行和保险公司。例如，我们强调说，有贷款向具有较高碳排放的部门敞口的银行可能会在其贷款账簿中看到更高的违约率，以应对实现监管过渡风险的实现，从而大大降低了这些公司的还款能力。同样，导致真实资产的广泛破坏的极端天气事件可能会导致公司贷款和抵押贷款违约。
数字金融：信心和韧性是金融市场良好运作的基础
单一市场是提供开放市场以长期提高我们生产力的最重要方式。它包括四大自由：人员、服务、商品和资本的自由流动。它服务于近 4.5 亿公民，是世界上最大的一体化单一市场区域。2 它对欧盟长期竞争力的贡献可以通过一系列指标来衡量，3 涵盖增长、就业和社会指标以及数字化和绿色转型。作为单一市场的补充，保持开放、全球贸易和全球开放市场也将增强我们未来持续受益的能力。
人工智能对金融市场的影响 - ijrpr
由于人工智能 (AI) 的进步，金融行业正在经历重大转型。这项强大的技术有可能渗透到市场运营的各个方面，它正在迅速成为现实，而不仅仅是未来的愿景。这项研究深入探讨了人工智能 (AI) 对金融市场的复杂影响，承认使用这项技术所带来的风险和挑战，同时探索其变革可能性。人工智能提供了广泛的优势，从减少人为错误和优化工作流程到利用集体知识和改进决策。设想一个市场，其中复杂的计算可以精确执行，效率低下的问题可以快速发现和修复，并且每个投资决策都由从庞大数据集中提取的知识提供信息。人工智能 (AI) 正指向这个光明、创新的未来。但在转型的道路上也存在障碍。必须克服的一些障碍是系统性风险的可能性、道德考虑的要求以及对数据隐私的持续担忧。金融机构必须负责任和谨慎地使用人工智能，确保所有利益相关者都能从有效使用这些强大的工具中受益。本研究论文批判性地研究了人工智能如何影响银行和金融业。我们分析了固有风险，探索了可能的优势，并为负责任和成功地实施这项改变游戏规则的技术提供了解决方案。来发现市场和机器之间存在的复杂舞蹈，这种舞蹈有能力彻底改变未来的金融格局。
使用高级机器学习算法对金融市场趋势进行预测建模
但是，随着数字时代的出现和大数据的扩散，财务分析格局已经发生了范式的转变。许多日常财务交易超出了传统分析方法的能力。这些新兴趋势加上金融工具和市场的复杂性日益增强，因此需要对高级，复杂的方法进行金融市场分析和预测。输入机器学习和数据科学，这会改变我们对金融市场预测的方式。人工智能的一个子集是在机器学习中使用算法来从中学习并根据数据做出预测或决策。For financial markets, these systems are capable of processing and analyzing larger volumes of data than humans can by identifying patterns and trends that may be invisible to the human eye Advanced machine learning algorithms such as deep learning, reinforcement learning, and neural networks have shown incredible promise in predicting financial market dynamics Deep learning, which captures neural networks many ho excel at identifying complex, nonlinear patterns in data.强化学习的重点是软件开发人员应如何采取行动来最大程度地提高某种总奖励感，这对于制定人类脑系统的神经联系及其运营动机特别有效，已经证明了他们在预测股票价格和市场动态方面的能力
金融市场基础设施原则（PFMI）...
关于评估CPMI（在此之前，名称在2014年更改，是CPSS），iosco发布了“金融基础设施原则”的文件，该文件是不同金融市场基础设施（FMIS）的国际标准。这些FMI是（PS付款系统），（CSD中心证券存放者），（SSS-证券结算系统），（CCP-中央反党）和（TR-Trade存储库）。他们还发布了第二个文件，即“披露框架和评估方法”。两个文档都相互补充。该评估旨在将SDC的实践和程序与国际标准进行比较。The table shows the status of the principles in term of applicability Principles Status Principle 1 – Legal basis Applicable Principle 2 – Governance Applicable Principle 3 – Framework for Comprehensive Management of Risks Applicable Principle 4 – Credit Risk Applicable Principle 5 – Collateral Applicable Principle 6 – Margin Not Applicable Principle 7 – Liquidity Risk Applicable Principle 8 – Settlement Finality Applicable Principle 9 – Money Settlements Applicable Principle 10 – Physical Deliveries Not Applicable Principle 11 - 中央证券存款库适用的原则12 - 价值交换和解系统不适用的原则13 - 参与者默认规则和程序适用的原则14 - 隔离和可移植性不适用原则15 - 一般企业风险适用原则16链接不适用原则21 - 效率和有效性适用原则22 - 沟通程序和标准适用原则23 - 披露规则，关键程序和市场数据适用原则24 - 不适用的贸易存储库披露市场数据
金融市场基础设施 (FMI) 沙盒
正如我们之前的文章所强调的那样，2023 年《金融服务和市场法案》（该法案）为英国金融服务业带来了重大而深远的改革。该法案雄心勃勃的目标中，最重要的是推动“利用金融服务创新技术的机遇”，1 这将进一步实现政府使英国金融服务业“更加开放、更具竞争力和技术更先进……”的更广泛目标。2 从普通法的角度来看，英格兰和威尔士法律委员会最近发布了一份关于英国数字资产法律改革和发展的新建议的报告。3 该报告的结论是，尽管英国普通法总体上比较灵活，能够适应数字资产，但在可能的情况下，鼓励进一步发展，以适应新技术的推广。
2023 年风险回顾 - 第 2 部分：经济、金融市场和银行业概况
2022 年经济增长明显放缓，但经济避免了衰退。2022 年全年增长率为 2.1%，低于 2021 年的 5.9%。经济放缓反映了 2022 年第一季度和第二季度实际国内生产总值 (GDP) 的萎缩（图 1）。尽管出现这些下降，但由于其他经济指标强劲，经济衰退并未正式确定。5 2022 年上半年的收缩主要是由于出口和政府支出的下降。库存投资（主要是零售贸易和住宅投资）在这一年也有所下降。在政府支出和出口强劲反弹（尤其是能源出口）的推动下，经济增长在 2022 年下半年转为正增长。消费支出的持续增长也有助于支持经济增长。在 2022 年第三季度达到顶峰后，经济增长放缓至 2023 年第一季度，当时 GDP 以 1.3% 的年率增长。尽管通胀持续高企，但消费支出仍上涨，而库存和住宅固定投资则下降。2022 年，专业预测者提高了
量子玻姆启发势能用于建模非高斯时间序列及其在金融市场中的应用
摘要：我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比，此类时间序列与罕见事件相关。因此，采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此，我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后，我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用，该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明，导出的势在高频下取一些负值（其平均值），然后大幅增加，对于罕见事件，该值再次下降。因此，罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒，当系统横穿该势垒时，这种势垒的影响会变得突出。最后，作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子，我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势，以验证非高斯密度中罕见事件的存在，并证明与高斯情况的偏差。