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入门金融学（1）
然而， 说到金融市场的划分时，我们发现其实很多书中金融市场根据不同的标准，差不多可以进行近10种划分。 结语： 以上仅是金融学板块的开篇，今后将重点更新金融市场的金融衍生品（期权期货）及一些金融市场中的模型分析。
46920编辑于 2022-08-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
金融学如何应对人工智能和大数据?
那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两个部分。 上一个我不成熟的结论： 金融学是一个复杂的学科，在短时间内，很难被AI完全替代。在利润率较高、数据结构化较好、问题定义明确的一些方面，AI会大行其道。 同时金融学的进一步发展也需要专业人才继续探索。因此金融完全是需要继续学的，但有所侧重的补充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。 因此使用AI来推动金融学发展需要大量跨领域的人才，至少需要两个方向都懂的项目经理。 C. 为什么还是要继续从事金融学研究?如何有所侧重的学习? 金融领域的AI化最需要的不是AI专家，也不是金融学者，而是懂AI的金融从业者。
1.4K70发布于 2018-04-20 - 来自专栏石云升
《陆蓉行为金融学讲义》 - 读后感
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。 传统金融学认为，市场不可预测，没有任何人、任何一种交易策略可以持续地打败市场。这叫“有效市场假说”。如果你相信”有效市场假说“那么现实中投资应该买的是大盘，而不是个股。比如定投指数基金。 行为金融学认为人是非理性的，会犯错。而犯错就会体现在市场投资行为中。所以我们通过研究人的行为，找到一些规律，并进行套利。
79630编辑于 2022-07-29 - 来自专栏连享会
好书：相见恨晚的金融学或经济学书籍
金融学入门书籍 1.1 米什金《货币金融学》 该书是货币银行学领域的一本经典著作，自十几年前引入中国，便一直畅销不衰。 深奥复杂的金融学在作者笔下变得妙趣横生，读完《搞懂金融的第一本书》，金融不再难懂。 本书涵盖了整个金融学理论的基本框架，旨在完整、系统地解释金融学原理。本书的特色是能够深入浅出，把道理讲得清澈、有趣。 本书以本科生能接受的数学程度，平易近人地介绍了现代金融学理论的核心内容，并尤其注重透视理论背后的金融学思想，揭示了现代金融理论体系中澎湃的生命律动。 希望上面推荐的书籍里有适合你的一本，也希望能够给热爱金融学或经济学的你带来帮助。 7.
3K40编辑于 2022-05-11 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【工具】社交数据与行为金融学如何实现超越大盘、绝对收益量
然而，行为金融学的理论对这个观点产生了质疑，它更重视行为和情绪因素以及社会情绪在金融决策中的作用。因此，如何合理而有效的衡量投资者情绪和社会情绪指标成为了金融预测中最重要的一环。 图10 CAYMAN ATLANTIC对冲产品业绩表现(2012.7- 2014.6) ?
1.5K60发布于 2018-04-19 - 来自专栏全栈程序员必看
互联网金融学习总结（5）——市场主流的风控模型简要学习总结
一、市场调研 目前市面主流的风控模型 1、互联网金融前10名排行榜(数据截止日期2017-09-12) 互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜 (机器学习部分了解) 2、第三方风控产品以及服务(数据截止日期2018-01-12) 20强榜单分为三个梯队，三个梯队覆盖的放贷机构数量依次递减，大致比例为10:3:1。
1.2K10编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数说工作室
量化投资之动量反转
行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。 行为金融学与现代金融学 （1）现代金融学的两大基石是有效市场假说（EMH）和资本资产定价模型（CAPM），因此它建立在市场有效竞争的基础上，能够在市场竞争中幸存下来的只有理性投资者。 而行为金融学将心理学等学科融入金融学之中，能更好的解释这些现象。 本文所要说的动量效应和反转效应也是金融学的研究课题之一。 二. （1）模型思想 首先，计算形成期内所有股票的累计收益率，并排序，选择最高的前10名，定义为“赢家组合”，最低的10名定义为“输家组合”，接着进入持有期。见图8。 1+10*(j-1)):(10+10*(j-1))),4)); % 第四列w_car end code 2 S_W=var(w_car_data(:,4)); W_GAR=mean(w_car_data
2.8K100发布于 2018-04-08 - 来自专栏牛牛资源
EViews 11.0 经济学和金融学分析软件，最新软件安装包下载附详细安装教程
安装完成之后点击finish完成安装，不要运行软件9、将Crack文件夹中的所有文件复制至默认安装路径下 默认目录：C:\Program Files\EViews 11 【注：按实际目录去复制Crack】10 EViews主要用于经济学领域的数据分析，包括宏观经济学、微观经济学、金融学等。它可以帮助用户进行各种统计分析，比如回归分析、方差分析、协方差分析等。
73030编辑于 2023-04-20 - 来自专栏CDA数据分析师
分析历年本科专业排名后，我们发现什么专业最热门，这问题太难了
举个例子，假如某年某省高考状元报考一间综合性高校的医学院，会极大提高该校医学类专业当年平均分，但实际情况可能是计划招收10人，15人报考；同一高校金融学专业计划招收10人，20人报考。 从报录比而言金融学更热，从专业录取平均分而言可能医学类更热；但是在不知道报录比的情况下，可能会得出医学类更热这个结论。 物理学类在最近几年成为理科热门专业的榜首，一定程度上也与此相关。 ? 国际政治在过去10年中长期位于榜首，在一定程度上源于开设这个专业的院校不少是名校，专业录取平均分水涨船高。 在大众心目中差别不大的经济学类、金融学专业，近10年来热度波动幅度也不小，而且呈现出反向变化趋势，也就是经济学类专业热度较高的年份，金融学热度较低，反之亦然。 其实在专业设计层面上，经济学类专业更偏向于培养研究型人才，注重宏观理论的建构及验证，而金融学更偏向培养实务型人才，注重个体（企业）层面的决策优化。
1.3K20发布于 2019-09-17 - 来自专栏量化投资与机器学习
动量因子：行为金融角度新解
下图显示了自1930年以来各因子的10年收益率。可以看到，动量因子在过去90年中，有5个10年来获得最高总收益率，并且在所有9个10年收益率都超过了市场。 行为偏差导致动量溢价 相对于新古典主义理论的解释，行为金融学更成功地解释了动量因子的存在。 与主流的新古典主义金融学不同，新古典主义金融学认为投资者是理性的代理人，理解金融市场的风险和机会，行为金融学建立在假设投资者不是完全理性的，他们基于启发式的决策，这可能导致错误，因此产生了“异象”。 例如，价值因子可能每年只有10%至20%换手率实现，而传统的动量因子通常每年好几百的换手率。显然，为了有效地驾驭这一因子，需要付出更多的交易成本，更需要一个非常有效的交易策略。
1.2K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏HyperAI超神经
对话华师大上海人工智能金融学院院长邵怡蕾：AI时代，人文见长的学校会非常有优势
于是，「人工智能金融学院」便有了雏形。 在这一过程中，除了 AI 与金融学知识外，还应对快速变化的人文社会有着深刻理解，而这便需要借助哲学、社会科学的知识。 搭建金融机构与科技公司的桥梁 回顾华东师范大学上海人工智能金融学院的创立历程，也充分展现出了邵怡蕾理工科背景下的创新精神与行动力。 今年 5 月的最后一天，华东师范大学上海人工智能金融学院正式揭牌成立。当日，邵怡蕾及其团队也交出了第一份答卷——金融智能体分析师 Jason。 可以预见，拓荒之路上势必荆棘丛生，让我们共同期待她所带领的上海人工智能金融学院带来更多前沿成果，打造我国 AI 研究的标杆性案例。
76610编辑于 2024-06-18 - 来自专栏钱塘大数据
【钱塘号】微信红包除夕收发142亿个，峰值达76万个/秒
易行健（广东外语外贸大学金融学院教授、博士） 边文龙（广东外语外贸大学金融学院青年学者、博士）
706100发布于 2018-03-05 - 来自专栏小鹏的专栏
机器学习-16：MachineLN之感知机源码
除了宁向东的清华管理学课，又在书单中加了香帅的北大金融学课，我也不是想什么都会，装逼啥滴，我也只是想每周拿出两个小时，学点管理学和金融学的的思维方式而已。 机器学习-9：MachineLN之数据归一化 10. 机器学习-10：MachineLN之样本不均衡 11. 机器学习-11：MachineLN之过拟合 12.
35320编辑于 2022-05-09 - 来自专栏大数据文摘
人性不变，泡沫永存！27前年经典诺奖得主论文再解读
1987年8月到10月，美国标普500指数下跌35.9%，道琼斯指数下跌40.9%，尤其是最后几天的单日巨大跌幅（美国股市无涨跌停限制），让整个市场弥漫着世界末日般的绝望和彷徨。 87股灾之后，美国掀起了行为金融学和交易心理学的研究热潮，其中最著名的经济学家是2002年获得诺贝尔经济学奖的弗农史密斯（Vernon Smith）。 in theLaboratory），回顾了十多年来行为金融学在市场泡沫形成机理上所做的实验。 以中国平安为例，2015年3月15日，平安2014年业绩耀眼登场，实现净利率392.79亿元、同比增速近四成，同时推出了10转10股派5元（含税）的分红预案，如此高额的分红是平安上市以来的最大手笔，在大蓝筹股里也属罕见 这是除了制度优化以外，行为金融学研究给我们的另一个启示：只要人性存在弱点，历史将会继续重演。
1.3K111发布于 2018-05-21 - 来自专栏量化投资与机器学习
独家 | 9位全球顶尖学者，研讨因子投资和Smart Beta
《Exploring the world of factors》报告收集了对金融学术领域7位知名外部研究人员的采访，他们在Robeco欧洲和亚洲举办的一系列因子投资研讨会上发表了主题演讲。 公众号只解读部分内容，具体详见文末 第一位 《论因子投资的起源》 Stephen Schaefer 是伦敦商学院的金融学教授，2009年发表了一份有关挪威政府养老基金和因子投资颇具影响力的报告 第三位 《影响因子的长期证据》 Elroy Dimson是剑桥大学贾奇商学院，牛顿养老资产管理中心的主席，也是伦敦商学院金融学名誉教授。 第六位 《量化方法需要优质数据》 Tony Berrada是瑞士日内瓦大学金融研究所的金融学副教授。
74410发布于 2019-02-26 - 来自专栏我的软件
EViews软件激活版12版本电脑下载安装，EViews计量经济学软件下载
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。 EViews在学术研究中的应用EViews软件在学术研究中有着广泛的应用，如：经济学领域：用于宏观经济分析、金融风险管理等领域；金融学领域：用于金融市场预测、投资组合优化、风险控制等领域；商业学领域：用于市场调研 在经济学、金融学、商业学等领域中得到广泛的应用。未来，EViews软件还有着更广阔的应用前景，有望帮助研究者更好地分析和预测经济、金融与商业变化。
53120编辑于 2023-04-10 - 来自专栏软件安装技巧
计量经济学软件EViews2022最新中文版安装包下载，EViews软件下载
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。 EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。 5.结论EViews是一款功能强大、易用性高的经济学和金融学数据分析软件，其特色功能和使用方法能够帮助用户深入分析和研究数据，并建立合适的模型进行预测。 通过本文的介绍和案例分析，读者应该能够清楚地了解EViews的特色功能和使用方法，并且可以更好地运用这款软件进行经济学和金融学领域的数据分析和研究。
1.3K40编辑于 2023-04-18 - 来自专栏牛牛资源
计量经济学软件EViews最新中文版，EViews软件2023安装教程下载 EViews下载
无论您是经济学家、金融学家还是社会科学研究人员，EViews都是您理想的数据分析软件。 安装完成之后点击finish完成安装，不要运行软件9、将Crack文件夹中的所有文件复制至默认安装路径下 默认目录：C:\Program Files\EViews 11 【注：按实际目录去复制Crack】10 EViews主要用于经济学领域的数据分析，包括宏观经济学、微观经济学、金融学等。它可以帮助用户进行各种统计分析，比如回归分析、方差分析、协方差分析等。
88130编辑于 2023-04-18 - 来自专栏大数据文摘
大数据下客户金融产品购买概率预测
我也试用过国内一家新兴大数据公司第四范式公司的数据建模产品，他们对高维稀疏矩阵做了深度定制与优化，仅在10台普通PC服务器就可以处理该数据量级别逻辑回归运算。 在类似案例中的测试结果表明，相对于简单规则和随机预测，该模型的准确率可提供10倍以上。这个结果也是可以预期的，在高维数据，不断迭代局部优化，可以捕抓一些长尾特征。如下图，可以捕捉那些少数群体特征。 也许有人会疑惑该模型的商业价值，但难道您就没看到该模型是在沿着行为金融学基本问题“基于有限理性的金融资产预期定价问题” [1]向着“看不见的手”发起挑战吗？ 本文版权属于袁峻峰，如需转载请联系袁峻峰（微信号 jake-80 ） 作者介绍：袁峻峰，复旦金融学硕士，FRM。长期从事金融IT相关领域工作。 参考文献： [1]汪丁丁．行为金融学基本问题．财经问题研究,2010,7 .
1.6K90发布于 2018-05-22 - 来自专栏华章科技
大数据下客户金融产品购买概率预测
数据处理与模型实施 1 数据量预估 样本数： 假设客户数为1000万，目前A股有2800多股票，取过去1年购买记录为样例，大约是250天，那么产生的样本数为大约7万亿，但只需记录持仓信息，假设人均10只股票 我也试用过国内一家新兴大数据公司第四范式公司的数据建模产品，他们对高维稀疏矩阵做了深度定制与优化，仅在10台普通PC服务器就可以处理该数据量级别逻辑回归运算。 在类似案例中的测试结果表明，相对于简单规则和随机预测，该模型的准确率可提供10倍以上。这个结果也是可以预期的，在高维数据，不断迭代局部优化，可以捕抓一些长尾特征。如下图，可以捕捉那些少数群体特征。 也许有人会疑惑该模型的商业价值，但难道您就没看到该模型是在沿着行为金融学基本问题“基于有限理性的金融资产预期定价问题” [1]向着“看不见的手”发起挑战吗？ 参考文献： [1] 汪丁丁．行为金融学基本问题．财经问题研究,2010,7 . 作者介绍： 袁峻峰，复旦金融学硕士，FRM金融风险管理师。长期从事金融IT相关领域工作。
2K40发布于 2018-08-14
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