机器学习金融

目前 机器学习 在金融上拥有各种应用场景，全球顶级公司也在这方面投入了大量人力物力，但是机器学习是万能的吗？它有哪些缺点？这些缺点对金融应用有什么影响？在此我们从技术和实际方面做一个简单探讨。     一、投资策略的鲁棒性大部分金融研究人员和从业人员都牢记一句话“过去不代表未来”（当然，

公众号：机器之心2017 年 5 月份，前微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow 邓力离职，加盟华尔街对冲基金公司 Citadel。今日，又有一人工智能专家加入金融巨头：CMU 机器学习系主任 Manuela Veloso 加入摩根大通，担任人工智能研究院负责人。摩根大通今日宣布卡耐基梅隆大学机器学习系主任 M

作者：静态不静芷在过去的几年里，机器学习和人工智能在准确性方面取得了巨大的进步。 然而，受监管的行业（如银行）仍然犹豫不决，往往优先考虑法规遵从性和算法解释的准确性和效率。 有些企业甚至认为这项技术不可信，或者说是危险的。在2008年金融危机期间，银行业认识到，他们的机器学习算法是基于有缺陷的假设。 因此，金融体系监管

作者：chen_hPhoto courtesy Unsplash上个星期，我花了一些时间参加了 Numerai 的机器学习金融比赛。这篇文章就是我对于比赛的一些笔记：我尝试过得一些方法，我做了什么工作以及什么工作我直接放弃不做。首先，让我们来介绍一下这个比赛和平台：Numerai 是一家对冲基金，它利用比赛的形式来收集

9月24日，京东 金融 Vector Lab（向量实验室）的论文《使用循环神经网络进行电商网站交易的欺诈检测》Session-Based Fraud Detection in Online E-Commerce Transactions Using Recurrent Neural Netwo

作者：李博Garvin（本文数据为虚构，仅供实验）一、背景本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传

译者 | AI100由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在日常金融中的应用。小编在Quora上提取了关于这个问题的一些针

乐视 金融 CEO王永利：区块链技术研发和应用的实践经验 本周的中国区块链技术和产业发展论坛成立大会上， 乐视 金融CEO、前中国银行副行长王永利先生发表了主题为“区块链技术研发和应用实践的经验”的报告演讲。 王永利表示，当我们越来越多的交易放到线上来