全球对冲基金数据库

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大数据时代的对冲基金机遇

使用非结构化数据创造另类信息优势是获取非相关超额收益的一个潜在新来源。 半强势有效市场假说认为，资产价格反映了所有已公开信息（法玛，1970）。因此，要想获得超额收益，就必须获得公众难以获取的信息。最近，有越来越多的证据显示这样的信息正通过社会联系、教育网络
小旋风柴进 5年前 1077

涨姿势！用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析

今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等
技术小能手 4年前 11509

独家丨专访雅捷信息董事长、NVIDIA全球副总裁，看“非主流”的GPU数据库如何升级银行数据查询与加工

2012 年，正在哈佛大学写硕士论文的 Todd Mostak 需要查询大量的论文参考资料，他发现使用以 CPU 为处理核心的数据库系统做资料查询速度非常缓慢。而且很多时候，Todd Mostak 在睡觉之前输入一个查询命令，第二天醒来发现系统提示参数输入错
行者武松 4年前 1351

牛津大学量化金融创始人：如何获取并应用互联网大数据？

雷锋网AI金融评论报道，日前，“2017中欧金融科技产业发展论坛”在深圳举行。众多来自牛津大学、卢森堡大学、欧洲科学院以及法国美国等机构和地区的计算机科学专家也出席了大会，并发表各自领域的演讲。George Gottlob教授是牛津计算机系数据研究中心主任、
行者武松 4年前 1124

时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介

时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据
技术小能手 3年前 3843

亚洲前十的大数据公司都在做些什么？

互联网时代，大数据分析已成为IT、电子商务、零售业、银行业和保险业最至关重要的工具之一，可以帮助他们正确锁定客户群，为客户提供个性化的定制解决方案。使用分析工具的公司已在客户招揽、保留和促进销售上看到了巨大的改善。 亚洲的很多大数据公司都在海外市场书写了成功
dongzhumao 7年前 1082

嫁接金融业 智能洞察是核心竞争力

文章讲的是嫁接金融业 智能洞察是核心竞争力，目前，中国的金融行业数据量已经超过100TB，非结构化数据迅速增长。IDC认为中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键，资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力，
青衫无名 4年前 1897

嫁接金融业 智能洞察是核心竞争力

本文讲的是嫁接金融业 智能洞察是核心竞争力,目前，中国的金融行业数据量已经超过100TB，非结构化数据迅速增长。IDC认为中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键，资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力，
云栖大讲堂 4年前 1332

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