金融

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《投资-162》谨慎参与大涨之后的大跌的反弹。“谨慎参与大涨之后的大跌的反弹”是一条非常深刻、极具实战价值的交易原则，蕴含着对市场情绪、资金行为和风险收益比的深刻理解。

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金融基础理论·下马克思关于流通中货币量的理论： PQ/V=MdP是商品价格，Q是待售商品数量，V是货币流通的平均速度，Md是货币需求量。

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金融数仓项目介绍金融数据仓库（Financial Data Warehouse）是金融机构的核心数据基础设施，通过整合多源异构数据，构建统一的分析平台，支撑风险管理、客户洞察、监管合规等关键业务场景。

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Nine.fun：连接现实娱乐与Web3经济的全新生态Nine.fun正在构建全球首个以现实消费场景为基础、以加密支付与代币经济为核心的Web3娱乐生态体系。

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第六届“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛赛题浅析-助攻快速选题大湾区杯比赛时长一周，题目难度约为国赛0.7，具有较强的地域性、专业性。本文将为大家带来本届竞赛A B两题的相关赛题浅析以便大家可以尽快完成选题。同时也会尽可能地为大家介绍每个题目后续解题可能会遇到的难点以便提前规避、提前准备。

2025年（第六届）“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛准备！严格遵循要求，拿下大奖！各参赛队伍：为了保证2025年（第六届）“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛顺利举行，现将竞赛开赛的相关事项通知如下：

金泽通打造数字金融与商业融合新模式在当今数字经济蓬勃发展的时代，金融科技正以惊人的速度改变着传统的财富格局。作为美国ZHURONGHUI集团旗下重点布局的创新金融品牌，金泽通（JINZETONG）自进入中国市场以来，始终秉持“安全、透明、共赢”的核心理念，致力于为用户提供高效的资金服务与多元化的财富解决方案。

从工行“余额归零”事件看CAP定理：当金融系统在一致性与可用性之间做出选择标签：CAP定理 / 分布式系统 / 金融系统 / 一致性 / 可用性2025年10月下旬，不少中国工商银行用户在登录手机银行时惊讶地发现：账户余额竟然显示为“0元”。

【第一章】金融数据的获取——金融量化学习入门笔记要分析金融数据，首先就需要获取到金融数据，不同于平时在支付宝或者财经网，随便点点就能看到各种图表数据，这次需要我们自己获取到数据并保存在本地，方便后面的回测和分析。

【浅析赛题，一等奖水平】思路模型数据相关资料！2025 年“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛B 题稳定币的综合评价与发展分析~目录问题1：USDT与USDC的应用场景、市场竞争力定量对比及风险与潜力分析核心结论基础模型（适合小白）

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2025年大湾区杯粤港澳金融数模竞赛B题完整数据集分享这是初步整理的问题一二三四解题的数据，后续解题还会进一步的完善主要为问题一17个数据维度的USDT 与 USDC指标

QCES项目Windows平台运行指南本项目中的所有图表都是通过运行MATLAB代码自动生成的，而不是手动绘制的。图表生成的基本流程是：首先运行算法实验收集数值结果（包括fitness、time、feasibility等指标），然后对这些数据进行统计分析（计算mean、std、median等统计量），接着使用MATLAB的绘图命令（如plot、bar、boxplot等）创建可视化图表，最后保存为图片文件（支持PDF、PNG、EPS等格式）。这一完整流程确保了实验结果的可复现性和图表的标准化。

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伯克利哈斯商学院的金融工程硕士（MFE）伯克利哈斯商学院的金融工程硕士（MFE）项目提供一年制全日制课程和两年制非全日制课程，专为希望边工作边攻读MFE学位的学生设计。两个项目均于春季开学，不接受秋季入学。

EagleTrader交易员采访|用概率取代情绪，让交易回归理性在EagleTrader的交易员中，潘德龙交易员是一位颇具独立思考精神的交易者。与许多从金融行业入行的交易员不同，他的出发点很直接——“这是唯一可以运用经验和概率，快速改变收入的事。” 四五年的交易生涯，让他逐渐形成了以“概率”与“执行力”为核心的交易体系，也让他更深刻地认识到：交易，既是理性的数学游戏，也是人性的修行。

经济师中级《经济基础知识》考前重点速记：货币与金融传统货币数量说传统货币数量说费雪现金交易数量说MV＝PT结论：货币量决定物价水平剑桥学派的现金余额数量说

什么是TRS收益互换与场外个股期权：从金融逻辑到系统开发实践在全球金融市场波动加剧与跨境投资需求激增的背景下，灵活高效的场外衍生品工具与支撑其运作的技术系统，正成为金融机构的新竞争壁垒。

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量化投资从入门到入土：金融基础概念这个系列博客是为正在准备入门量化投资行业的程序员而写的，所以默认你会 Python，或者至少能看懂这些代码。

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DolphinDB × 浙江大学合作新课——量化金融：理论与应用2025年9月，浙江大学经济学院与 DolphinDB 联合打造的课程 “量化金融：理论与应用”正式开启。

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如何选择金融智能体平台，金融机构五大优选在智能体这条新赛道上，多家金融机构视其为新一轮“军备竞赛”中的核心武器，国有大行和头部券商竞相布局智能体生态。比如，工行、平安银行、国信证券、国泰证券等通过引入新技术重塑业务流程，构建起各具特色的AI 生态。如平安银行以 PingAnGPT 大模型为核心，打造自研 AI Agent 平台，目前已在数字化经营、管理和运营的“三数”工程中落地 300 + 场景；浦发银行打造智能体创设平台，让银行可以根据不同业务需求，灵活定制智能体，让多个智能体之间高效协同工作。