金融

期权汇小韩

行情看似回暖，实则分化加剧一，这两天股市虽然开年红，但并不是所有人都开心。银行在跌、科创板在跌、茅台这类消费股也在跌，港股更是大跌。尐程序：期权汇

没有bug.的程序员

金融风控系统：实时规则引擎内核、决策树物理建模与 Drools 性能压榨前言：在微秒级的博弈中捍卫资金的确定性在现代金融支付与信贷业务的宏大演进中，风控系统被视为整条业务链路的“数字化边防线”。每一个跨进程的交易请求，本质上都是一次与欺诈、洗钱及坏账风险的激烈博弈。当千万级用户在瞬息之间发起资金划拨或信用申请，原本平稳的系统会面临极其严苛的物理考验：如何在保持亚毫秒级响应的前提下，对成千上万条复杂的风控逻辑进行即时的、确定性的判定？

李可以量化

【Python 量化入门】AKshare 保姆级使用教程：零成本获取股票 / 基金 / 期货全市场金融数据做量化交易、财经数据分析、投资复盘的开发者和投资者，经常会遇到核心痛点：付费金融数据接口成本高、免费 API 注册流程繁琐、多市场数据分散难以整合。告别 QMT 回测烦恼！手把手教你搭建 MiniQMT+Backtrader 量化回测框架

期权汇小韩

影视开盘跌停，不及预期！一，昨天港股先开盘，恒生指数大涨，大家本来对节后行情多了点期待。结果晚上美股又大跌，直接把港股的利好给抵消了。简单说下关系：港股影响 A 股，美股影响港股。春节假期里，关税消息还算温和，但美元走强又带来压力，整体算中性。

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 cryptography 在鸿蒙上实现金融级现代加解密（高性能安全库）欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.csdn.net

Flutter for OpenHarmony：Flutter 三方库 money2 — 坚不可摧的鸿蒙金融核心组件欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：开源鸿蒙跨平台开发者社区如果您正在开发的 Flutter for OpenHarmony 应用涉及金融核算、商城交易或任何带有财务账单的业务，那么对金额的精确处理将极其关键。

量化金融实践-海龟交易法海龟交易法（Turtle Trading System）是金融交易领域最著名的趋势跟踪策略之一，起源于1983年理查德·丹尼斯（Richard Dennis）与威廉·埃克哈特（William Eckhardt）的一场著名赌约。丹尼斯认为优秀的交易员可以通过系统化训练培养，而埃克哈特则认为交易能力更多依赖天赋。为验证这一观点，丹尼斯招募了13名毫无交易经验的普通人（来自服务员、音乐家等不同行业），对他们进行了为期两周的培训，并提供了真实资金进行交易。这些学员被称为“海龟”，该实验在随后的四年中创造了年均复利

金融AI反欺诈系统构建指南金融科技平台如支付宝、京东金融等普遍采用AI反欺诈系统，核心是通过用户行为数据分析实时识别盗号、虚假交易等风险。以下为基于Python+Scikit-Learn的实现方案：

每天的每一天

交易所-Finance-账户部分现货下单流程用户下单 → 冻结可用余额 → 撮合成交 → 扣除冻结 + 增加买入币种2. 核心业务流程

【AI应用开发实战】05_GraphRAG：知识图谱增强检索实战一句话摘要：本文深入解析 GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）技术原理，基于 StockPilotX 项目实战，讲解如何通过 Neo4j 图数据库和内存图存储实现知识图谱增强检索，构建三元组关系模型，并通过子图查询和关系推理提升金融分析的准确性和可解释性。

高职金融大数据应用专业，怎么学习金融数据建模基础？金融数据建模是金融大数据应用专业的核心技能之一，掌握该技能有助于提升就业竞争力。以下从学习路径、工具选择、证书考取等方面提供详细建议。

【AI应用开发实战】00_StockPilotX技术博客专栏：从零构建生产级AI金融分析系统欢迎来到StockPilotX技术博客专栏！这是一个系统性的AI应用开发实战教程，通过35篇深度技术文章，带你从零构建一个生产级的AI驱动金融分析系统。

某金融集团“十五五”全域数据资产入表与数据估值评价体系建设项目深度解读（WORD）导读：在数字经济浪潮席卷全球的今天，数据已正式晋升为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。对于坐拥海量数据的金融集团而言，如何将沉睡的“数据资源”转化为账面上的“数据资产”，进而释放其巨大的金融价值，已成为“十五五”规划期间数字化转型的必答题。本文基于某金融集团最新发布的建设方案，深度拆解数据资产入表的全链路路径、估值模型的核心算法以及金融创新的实战场景，为您呈现一份兼具理论高度与实操深度的行业爆文。

狮子座明仔

给大模型装一台“事实核查显微镜“：RLFKV 如何用细粒度知识验证治愈金融 RAG 幻觉大模型明明读了研报，还是会把上季度的数据安到本季度头上。金融场景容不得半点含糊——这篇论文把模型回答像查账一样"逐笔核对"，用强化学习训练出一个不敢乱编数字的金融 RAG 系统。

一、读《彼得·林奇的成功投资》-随记-摘要译者特别提炼了林奇的几条关键忠告：END-0这一章是林奇的个人投资传记，通过回顾从11岁球童到33岁执掌麦哲伦基金的成长历程，揭示了其投资哲学的形成过程。林奇用亲身经历证明：选股能力不是天生的，而是可以通过后天学习和实践培养的。

AI+金融行业分析报告当前，全球金融业正经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。以大语言模型（LLM）和AI智能体为代表的生成式AI技术，凭借其强大的语义理解、逻辑推理与内容生成能力，正从外围辅助工具向重塑金融核心业务流程的“新引擎”演进。2025年被广泛视为中国金融智能体发展的“元年”，行业整体从概念验证阶段迈入初步探索与规模化落地的关键时期。

小王毕业啦

2011-2024年省、市北京大学数字普惠金融指数（xlsx）北京大学数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心与蚂蚁集团研究院合作编制，旨在科学、全面地测度中国数字普惠金融的发展水平。该指数创新性地构建了一套多维度指标体系，有效弥补了传统普惠金融度量中对创新数字金融模式关注的不足。2011-2024年省、市北京大学数字普惠金融指数（xlsx）资源-CSDN下载https://download.csdn.net/download/2401_84585615/92636900

Web3VentureView

X Space AMA回顾｜预测熊市底部：当市场寻找价格，SYNBO正在构建未来2026年2月11日，AscendEX 在 X Space 举办了主题为 “Predicting the Bear Market Bottom（预测熊市底部）” 的AMA活动。本次对话汇集了三位嘉宾：SYNBO Protocol 品牌代言人 Semir Karaahmedov、NIZA Ecosystem 代表 Smith，以及 AscendEX KOL Roseanne Bui。

PD我是你的真爱粉

RabbitMQ架构实战3️⃣：金融级交易流水对账系统每日百万级本地交易流水，需与银行/第三方支付机构的回单进行逐笔比对，确保“我方记录 = 对方记录”。任何差异都可能意味着：重复扣款、漏记入账、资金挪用、系统 Bug，甚至合规风险。