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计量金融

连接和想法是量化创新的动力

文章和视频

显示105篇文章和视频中的21篇
量化金融领域思想领袖的最新见解
溢价get_app
计算和数值效率

如何应对量化金融中的市场挑战?

来自QuantMinds International和其他机构的见解
金融模型的创新

使用多项式近似更快、更准确的定价

引入随机过程贴现时刻的快速和一般扩展，适用于广泛的定价问题。
QuantMinds国际

涨潮提振了一些(日本)船只:日本央行(Bank of Japan)购买ETF的行为及其对个股市场信号的影响

执行摘要由Steven Shen, EPFR量化策略经理，Sayad Baronyan, EPFR量化研究总监，Vikram Srimurthy, EPFR顾问，Cameron Brandt, EPFR研究总监
EMagazine

21世纪金融:量化分析师将如何引领潮流?

随着QuantMinds International的迅速到来，我们在QuantMinds总部非常高兴能与专家们讨论他们即将发表的演讲，并了解更多有关他们最新研究的信息。
买方

利用ESG原则改进智能测试策略

智能测试策略的太阳已经落山了吗? ESG投资能否激发一个新的方向?
视频

人工智能和机器学习在外汇市场、奇异衍生品和ESG洞察力中的应用

QuantMinds in Focus, AI & ML日的会话录音
QuantMinds国际

从投资策略到科技和监管:QuantMinds International的专家们是怎么说的?

QuantMinds International正在讨论什么?我们的演讲者加入了快速问答环节，讨论了他们专业领域的关键问题。
买方

重新思考多资产组合策略以捕捉速度变化

超越被动和主动的资产管理范式，基本面和系统量化投资策略的组合可能有助于捕捉速度变化。
QuantMinds国际

QuantMinds 2021年日历

虚拟学习机会和面对面的交流为量化金融社区提供了机会。
QuantMinds国际

人工智能可解释性和采用挑战:来自人工智能与人工智能峰会的想法

人工智能应用的障碍是什么?
人工智能与机器学习

从稀缺数据到大数据再回来:金融中的机器学习

在数据的推动下，机器学习方法需要高效地处理大规模数据集。但是数据集本身带来了什么挑战呢?
人工智能与机器学习

未来是光明的……对于那些幸存下来的人

去年，我们采访了马科斯•洛佩斯•德普拉多(Marcos Lopez de Prado)，谈论了他的《资产管理者的机器学习》(Machine Learning For Asset Managers)一书，以及预测黑天鹅事件(black swan events)。
QuantMinds国际

3个趋势将改变宽客的未来

我们从QuantMinds International 2020中学到了几件事。
QuantMinds国际

打造量化金融的未来

QuantMinds International 2020的关键见解
风险管理

通过深度套期保值优化可变年金储备

在这份白皮书中，我们探讨了深度对冲方法在一个新业务问题上的应用:优化寿险公司被要求为可变年金负债而持有的准备金。
非金融风险

模型风险意识的提高

金融机构越来越依赖统计风险模型。但反过来，模型又会给金融机构带来什么风险呢?
计算和数值效率

真正可解释的AI:在“因为”中加入“原因”

最先进的机器学习方法存在两个严重问题。
金融模型的创新

模型稳健化与量化金融的未来:对好事达J.D. Opdyke的采访

当大流行来袭时，你们的模型被吓到了吗?Allstate的J.D. Opdyke解释了他是如何建立一个健壮的框架的，并分享了他从今年学到的重要经验。
EMagazine

在新冠肺炎疫情下，量化金融如何变化?

最糟糕的时期已经过去了吗?还是还没到?
买方

别这样做!无心的赌注是如何伤害你的表现的

你如何减轻那些影响你表现的无意暴露?
买方

债券的外汇对冲能带来免费的午餐吗?

无风险回报是不存在的——如果存在，即使是短暂的，它们也会被交易，直到它们消失。只是有时候，在适当的情况下，难以捉摸的免费午餐可能会暂时出现在餐桌上……

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