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，
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2023-08-02 20:13:25
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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&
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2023-10-28 07:05:28
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[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
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2024-03-09 20:35:58
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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，
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2024-07-30 22:00:29
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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
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2024-01-26 11:27:00
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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
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## 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
原创
2024-04-17 04:21:44
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导入数据分析相关库# 导入标准库
import io, os, sys, types, time, datetime, math, random, requests, subprocess,io, tempfile, math
# 导入第三方库
# 数据处理
import numpy as np
import pandas as pd
# 数据可视化
import matplotlib.pyp
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
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2024-07-30 17:22:25
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# Python金融风险项目评估的实施流程
在进行金融风险项目评估时，我们需要系统地进行一系列步骤，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数
关于金融风险数据的ETL到分析（上）文章主要讲述风险数据的获取、处理、可视化以及最后的分析，本文主要围绕风险指标包括：风险vintage、首逾率（催回率、滚动率、迁徙率、用户画像、截面逾期率等后陆续更新）。一、数据提取背景与工具1.数据来源主要包含：业务数据，埋点数据，爬虫数据等； 2.数据抽取：apache-flume、apache-sqoop、ETLX； 3.数据清洗：apache-hive、
数据不是资产，被理解的数据才是资产。
原创
2022-12-27 11:04:39
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1cspace.com/web/projectPDF/402...
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2021-06-29 14:26:25
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## 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
494阅读
目录1.模型融合方式1.1 平均：1.2 投票：1.3 综合：2. stacking\blending详解 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛1.模型融合方式1.1 平均：简单平均法pre = (pre1 + pre2 + pre3 +...+pren )/n加权平均法pre = 0.3pre1 + 0.3pre2 + 0.4pre31.2 投票：简单投票法from xgboost impo
# 使用Python进行金融风险测度实验指南
## 引言
在金融领域，风险测度是评估和量化投资风险的重要过程。借助Python这一强大的编程语言和其丰富的库，我们可以轻松实现金融风险测度的相关实验。本文旨在为初学者详细讲解如何通过Python进行金融风险测度实验，包括每一步的具体操作和代码示例。
## 流程概述
下面是实验的总体流程：
| 步骤 | 描述
资产（Asset）—— 任何对组织具有价值的东西，包括计算机硬件、通信设施、建筑物、数据库、文档信息、软件、信息服务和人员等，所有这些资产都需要妥善保护。对资产的评估要 从价值、重要性或敏感度等方面来考虑。 威胁（Threat）—— 就是可能对资产或组织造成损害的意外事件的潜在原因，即某种威胁源（threat source）或威胁代理（threat agent）成功利用特定弱点对资产造成负面影响的
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
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2023-10-12 17:22:15
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金融市场充满了不确定性和风险，金融机构需要一种有效的方法来评估其在极端情况下的风险承受能力。金融风险压力测试模型
## 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
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