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互联网银行:数字化新金融时代

当下已进入数字化新金融时代,马云所说的“如果银行不改变,我们就改变银行”已经为传统银行敲响了警钟。在各类新金融形式层出不穷的年代,传统金融时代的霸主该如何应对和转型?它们是否已经注定消亡?   金融业评论家斯金纳从全球新型银行出发,结合转型期间的各方面挑战和障碍,以直接明了的方式,给出可行、具体的应对方案。这本书循着大数据带给各行业的机遇和挑战,讲述了在这个时代,互联网,尤其是移动互联网给消费者带去的消费动力以及企业与银行关系的改变。   银行必须要互联网化,但要转变为互联网银行可谓一个挑战,它要求用21世纪的科技提供新型服务。这本书不仅包含对银行业改革的全面指导与背景介绍,同时也深入分析了各

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Wind金融工程数据数据字典

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Python金融数据分析全部源代码

通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础,讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主题。基础知识:Python数据结构,NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析,用matplotlib可视化,用PyTables进行高性能I/O操作,日期/时间信息处理和精选的实践。  金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术,例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA)和贝叶斯回归的统计学

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TuShare金融数据获取接口(Python)

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GMT 0045 金融数据密码机技术规范

本标准定义了金融数据密码机的相关术语,规定了金融数据密码机功能要求、接口要求、硬件要求、业务要求、安全性要求和检测要求等内容。

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金融时间序列分析(中文第3版)第一部分

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金融数据挖掘和分析

老师重点推荐的书籍,对学习金融行业的数据挖掘有重要的指导意义

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中国家庭金融调查2011

中国家庭金融调查 (China Household Finance Survey,CHFS) 是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的调查,其主要目的是收集有关家庭金融微观层次的相关信息,主要包括:住房资产和金融财富;负债和信贷约束;收入;消费;社会保障与保险;代际的转移支付;人口特征和就业;支付习惯等相关信息。 中国家庭金融调查计划在我国每年进行一次,样本规模大约为10000个家庭,调查的数据将免费提供给任何以研究为目的的机构或个人。

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pandas金融实战

书籍通俗易懂的介绍了如何利用pandas进行股票操作、金融套利

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Android项目_硅谷p2p金融(一)
消费金融场景下的用户购买预测_数据

掌上生活APP是招商银行于2010年推出的手机客户端应用软件,全面升级了信用卡的使用体验。当前6.0版本的掌上生活APP,提供了手机商城、饭票影票、在线客服、基金理财、办卡开卡、额度管理、消费信贷、账单管理等全方位功能,同时实现了LBS查询服务和手机远程支付,全面满足并提升了持卡人对金融和日常生活需求的消费体验。 招商银行信用卡在不断拓展业务与场景的同时,也希望通过数据积累与数据驱动,主动捕捉用户价值信息与消费需求,发挥数据价值,给用户提供更加精准的服务。 利用招商银行客户的个人属性、信用卡消费数据,以及部分客户在掌上生活APP上的一个月的操作行为日志,设计合理的特征工程与模型算

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金融APP的开发

p2p金融项目,结合现有第三方应用市场上主流p2p金融理财产品特点,集成了新的技术与框架。该项目内容包含p2p金融理财业务流程,数据加密、解密,客户端异常信息上传,用户登录注册,数据的图表展示,第三方支付,手势密码,分享功能等。

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雅虎金融期权数据爬虫python

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《Python金融数据分析》高清完整PDF版

内容简介 · · · · · · 唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。 Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量

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金融时间序列分析数据及部分代码

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《金融数据挖掘:基于大数据视角的展望》的读者可以是对数据挖掘算法感兴趣的计算机专业人士或是对金融信息挖掘感兴趣的领域专家,也可作为金融信息工程方向的工程硕士教材或参考书。

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基于R语言的金融数据分析导论

基于R语言的数据分析导论,共7章:金融数据及特征、金融时间序列的线性模型、线性时间序列分析案例学习、资产波动率及其模型、波动率模型的应用、高频金融数据、极值理论、分位数估计与VaR

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