目录第1部分 入门篇第1章 Python概览1.1 Python的定义与比较优势 1.1.1 Python简介 1.1.2&
01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。通过控制风险，可以提高IR，这比寻找新因子容易得多。大部分的风险模型使用时序方法或截面方法，各有优劣。报告给出一个混合方法进行风险建模，风格风险适合用截面模型建模，市场、地域、板块、宏观因素更适合用时序模型建模，给出了一个将二者组合到一起的方法。 听起来非常的完美。EM算法+贝叶斯先验。用EM算法估计风险模型，
转载
2023-08-02 20:13:25
0阅读
最近看到一个数据，股市开户已有 2 亿多账户，基金更多有 7.2 亿，所以如今投资理财基本快是一个覆盖全民的活动了。这么多人参与这个活动，应该是前两年牛市运动的影响，但近一年来的市场算是熊市了，这也是我正在经历的第 4 个熊市，熊市最重要的是活下来，才能等到牛市。我们来市场的目标自然是为了赚钱，财富增值，但多数人总是牛市进入，熊市退出（其实我的第一次入市也是）。之所以如此，就在于一开始我们对买入的
思路：把压力测试，SQL优化，MEMCACHED优化，SQL压力测试等进行模拟样例测试，并形成一系列办法，为以后可能出现的情况准备我们的知识储备，当然，就目前而言我们的小系统不需要这样的那样的优化，可能只能提升不到一毫秒，但我们是在整理办法，不是为了优化而优化，我们要形成一套思路，以后各种开发都要遵守的开发优化思路。一、实现代码级的压力测试 １、使用最简单的ＷＥＢＢＥＮＣＨ之类进行测试，
## Python金融风险预测
金融风险预测是金融领域中非常重要的问题之一，通过使用机器学习和数据分析技术，可以帮助金融机构更好地评估并管理风险。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以用于金融风险预测的建模和分析。本文将介绍如何使用Python进行金融风险预测，并提供相应的代码示例。
### 金融风险预测的重要性
金融市场中存在着各种各样的风险，包括市场风险、信用风险
[翻译] 使用Apache Spark估算金融风险
这篇博文将会介绍如何使用Spark来实现计算密集型统计量的计算，例如使用蒙特卡罗方法计算VaR
在理性条件下，你预计将损失多少金钱？金融统计量风险价值(Value at Risk, VaR)可以用来回答这个问题。自从1987年市场崩盘后由华尔街开发出来
本文为课程《金融风险管理》第1-3章学习笔记，用于知识点总结和复习，对应教材《Quantitative Risk Management（2015）》，标号为原版书公式以便查阅。往期回顾：博文内容【模型】【课程笔记】01+02+03 金融风险管理导论VaR、ES、风险测度性质等【模型】【课程笔记】04 金融时间序列ARMA、GARCH 等 目录一、框架二、重要公式及推导第二章 金融风险管理基本理论2
## Python进行金融风险评估
### 引言
金融风险评估是在金融机构中非常重要的一项工作。通过对金融市场的数据进行分析和建模，可以帮助金融机构预测和评估各种金融风险，如市场风险、信用风险和操作风险等。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的数据分析和建模工具，能够方便地进行金融风险评估。
### 数据获取与处理
首先，我们需要获取金融市场的数据。Python中有很多第三方
原创
2023-09-06 16:43:10
206阅读
目录2.1 基本概念解释2.2 技术原理介绍2.3 相关技术比较3.1 准备工作：环境配置与依赖安装3.2 核心模块实现3.3 集成与测试4.1 实例分析4.2 核心代码实现4.3 代码讲解说明4.4 应用场景介绍5.1 性能优化5.2 可扩展性改进金融风险评估系统是金融从业者必须掌握的技能之一，能够帮助他们更准确地评估客户的信用风险和投资风险，从而更好地制定风险管理策略。本文将介绍金融风险评估系
原创
2023-06-21 16:03:44
191阅读
金融风控基础篇风控的基本概念0 基于AI的风控应用1 什么是信用风险？2 信用模型和欺诈模型的区别3 小额现金贷 vs 大额信贷4 信用评分建模的基本流程5 和风控建模相关的问题有：数据清洗的全过程什么是 ETL交叉验证的优势及实现方法建立模型模型的评估方法 风控的基本概念如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是：信用评估+模型规则。 互联网金融特性与产品 传统金融机构+非金融机构传统金融机
1.背景介绍大数据技术在过去的几年里发展迅速，为各个行业带来了革命性的变革。金融领域也不例外，大数据技术在金融风险管理中发挥着越来越重要的作用。本文将从大数据风控的背景、核心概念、算法原理、代码实例以及未来发展趋势等方面进行全面阐述，为读者提供一个深入的技术博客文章。1.1 大数据背景大数据是指由于互联网、物联网、移动互联网等新兴技术的发展，产生的数据量巨大、多样性高、速度极快的数据。这些数据具有
实验原理VaR的定义：在正常的市场条件下，给定置信水平和持有期，某种投资组合可能发生的最大损失值。 VaR模型不仅描述了损失的大小，还描述了发生损失的概率。 VaR的数学定义：给定置信水平 1 - α 和时间间隔 t ,如果一家实体机构在时间间隔 t 内预计损失额超过M的概率小于α，则称这家实体机构在时间间隔 t 内的VaR为M。 即 P {损失额 > M} < α VaR的计算是以概
项目背景及目标近几年，金融业都在大力发展大数据产业，加强数据应用，实现数据驱动，提高管理精细化程度，发挥数据价值。本项目以大数据的理论和技术为基础，建立了基于大数据平台的风险预警系统和外部数据采集平台，探索和研究用大数据建立风险预警系统提升服务中小微企业的能力。全方位应用于信贷全生命周期各环节的风险监测管理过程中，提高贷前分析效率，改善贷中决策质量，优化贷后管理技术，最大程度地满足银行智能化、自动
数据不是资产，被理解的数据才是资产。
原创
2022-12-27 11:04:39
478阅读
1cspace.com/web/projectPDF/402...
转载
2021-06-29 14:26:25
886阅读
本文用数据分析的方法告诉你，数据分析师在不同阶段分别是值多少钱！项目简介自学数据分析的相关技能有一段时间，到现在也算学到不少内容，接下来打算慢慢找工作。在这之前打算将之前学的东西，练习一遍，慢慢增加熟悉度。本项主要打算复习，urllib、numpy、pandas和matplotlib的几个库。既然想要从事数据分析这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求
1.扫描当前目录下过滤的文件比如所有csv文件名遍历所有csv文件进行读取数据处理数据处理结果写入result.csv文件里面输出 （python2.78）import glob,os,pdb,csv
count=0
amount=0
for filename in glob.glob('data/*.csv'):
reader = csv.reader(file(filen
转载
2023-06-12 23:17:50
156阅读
## 机器学习进行金融风险预测
### 1. 整体流程
下面是实现"机器学习进行金融风险预测"的整体流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 数据收集和预处理 |
| 步骤2 | 特征工程 |
| 步骤3 | 模型选择和训练 |
| 步骤4 | 模型评估和调优 |
| 步骤5 | 模型部署和预测 |
### 2. 每一步的具体操
原创
2023-09-04 14:09:27
132阅读
# 金融风险模型架构解析
金融风险模型在现代金融体系中起着至关重要的作用，帮助金融机构识别和管理风险。本文将从架构图的角度探讨金融风险模型，并提供一些代码示例，帮助读者理解模型的构建与实现。
## 一、金融风险模型的组成部分
金融风险模型通常由以下几个模块组成：
1. **数据收集模块**：获取市场数据、财务数据及其他相关信息。
2. **风险评估模块**：对收集到的数据进行分析，评估各种
程老师针对于金融行业的理财方面的数据模型做一些测试总结，如下。数据模型往往是无界面的，大部分都是后台的业务逻辑和一些公式计算，由一个个的job组成，那在测的过程中，就是去执行这些job，观察执行后的结果是不是正确。以下是在测试过程中需要注意的点：在测一个job之前，要将已生成的目标数据删除或者置0，避免在核对结果时查看了老的数据，一定要确保数据是本次执行过程中新生成的。如果源数据中无数据，那么生成
