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量子金融思想领袖的最新见解
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三大趋势将改变量子未来

我们从QuantMinds International 2020中学到的东西很少。
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构建量化金融的未来

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创新

解决xVA管理的挑战：丹麦银行是如何做到的

计算xVA的复杂性以及满足监管和平衡风险资本的需要，一直是所有银行面临的挑战。为此，丹斯克银行创造并开发了一种创新的解决方案和方法来解决这个问题。
模型风险

设计衍生人工智能：如何在人工智能开发中构建风险管理

人工智能的合规性和声誉风险对传统的风险管理职能提出了挑战。通过设计去嘲弄别人会有所帮助。
数据

利用AWS数据交换、Amazon红移和Tableau分析Covid-19数据

如何使用Tableau和不同的AWS服务（如AWS数据交换、AWS COVID-19数据湖、Amazon Redshift和Amazon Athena）创建COVID-19仪表盘。
风险管理

通过深度对冲优化可变年金准备金

在本白皮书中，我们将探讨深度对冲方法在一个新的业务问题上的应用：优化寿险公司针对可变年金负债所需持有的准备金。
非金融风险

模型风险意识的提高

金融机构越来越依赖于统计风险模型。但反过来，模型又会给金融机构带来哪些风险？
计算和数值效率

真正可解释的人工智能：把“原因”放进“因为”

最先进的机器学习方法存在两个严重的问题。
金融建模的创新

模型稳健与量子融资的未来：J.D. Opdyke的采访，Allstate

大流行来袭时，你的模特们是否感到意外？J、 Allstate的D.Opdyke解释了他如何构建一个健壮的框架，并分享了今年的主要经验教训。
规

智能合约与监管：个性化法律中心应对风险管理挑战

智能合约承诺提供量身定制的体验，但从监管角度看，这意味着什么？
人工智能与机器学习

强化学习与无监督学习有何不同？

A.I.Capital Management创始人兼首席信息官Marshall Chang分享了如何开发和部署RL交易算法。
埃马加辛

维持现状：在Covid-19下，量化金融是如何变化的？

我们身后是最糟糕的吗？还是仍然来？
买方

别这样！无意中下注对你的表现有多大的影响

你如何减少无意的暴露，降低你的表现？
网络研讨会

展望后向利率：完成广义远期市场模型

Bloomberg L.P.Quant Analytics全球主管Fabio Mercurio主持的网络研讨会。
买方

外汇对冲债券能提供免费午餐吗？

没有风险的回报是不存在的——如果有，即使是短暂的，它们也会被交易，直到消失。除了有时，不知何故，在适当的情况下，难以捉摸的免费午餐可能会暂时出现在桌上…
信贷和市场风险

如何预测Covid-19违约率和恢复率

了解对信贷状况的预测是如何变化的。
人工智能与机器学习

Beyond-Weisfeiler-Lehman：用子结构证明可表达图神经网络

图形神经网络有多强大？
研究

2020年量化需要解决的五个问题

QuantMinds主编Vincent Beard现在总结了今年quants心中的五个关键难题。
洞察

基于傅立叶变换的复杂保险产品管理方法

可变年性产品的建模 - 金融和保险风险如何更好地融合？
埃马加辛

新研究、新突破、新机遇

领军人物的最新创新是什么？
人工智能与机器学习

差分机器学习

通过自动分化（AAD）与机器学习（ML）结合的无理有效定价和风险近似
金融建模的创新

模型能预测黑天鹅事件吗？

劳埃德银行IBOR过渡计划高级主管Maurizio Garro分享了他建立稳健模型以预测风险因素综合影响的经验。

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