Публикации по теме 'finance-and-banking'


Дисперсия и стандартное отклонение в Python
Дисперсия Измерение разброса между числами в наборе данных. То есть он измеряет, насколько далеко каждое число в наборе данных от среднего и, следовательно, от других чисел в наборе. Ключевые выводы В инвестировании дисперсия используется для сравнения относительной эффективности каждого актива в портфеле. Поскольку результаты трудно анализировать, вместо дисперсии часто используется стандартное отклонение. В любом случае целью инвестора является улучшение распределения активов...
Должен ли я изучать Python? (Для финансовых специалистов)
Прошли те времена, когда вам приходилось целыми днями смотреть на экран компьютера, ожидая, когда числа будут правильными, чтобы вы могли торговать акциями, чтобы оптимизировать свою прибыль. Более длительный, трудоемкий и изнурительный процесс уходит в прошлое, уступая место программируемым стратегиям, которые автоматически выполняются с использованием популярного языка программирования Python. Интересно, как? Читайте дальше, чтобы узнать больше! Что такое Питон? Python — это..
Что такое объектно-ориентированное программирование в Python?
Объектно-ориентированное написание компьютерных программ - это мировоззрение программирования, которое дает метод организации программ, так что свойства и способы поведения упаковываются в отдельные элементы. Например, с обучением Python в Ноиде и Индирапураме элемент может адресовать человека с такими свойствами, как имя, возраст и адрес, а также способы поведения, такие как прогулка, разговор, дыхание и бег. Или, с другой стороны, он может адресовать электронное письмо с такими..
Как Model Risk Analytics может помочь финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения?
Модельный риск возникает, когда количественная модель используется для измерения информации, прогнозирования результатов или определения конкретных значений. Проблема использования моделей заключается в том, что они создают риски. Эти риски, в частности, возникают из-за использования неверных данных, ошибок программирования, технических ошибок и неправильной интерпретации выходных данных модели. Быстро растущее использование количественных моделей для получения более качественных..
Варианты использования машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании
Введение В мире, где человеческий разум сияет великолепием, существуют определенные области сложности, которые превосходят наши естественные способности. Тем не менее, наша изобретательность не знает границ, что позволяет нам создавать замечательные объекты, такие как боты, машины и программное обеспечение, которые превосходно справляются со сложной обработкой и анализом данных. Среди этих чудес одним из лучших творений человеческого разума является машинное обучение, или, можно..
Финансовые услуги достигают бизнес-целей с помощью науки о данных
Финансовая индустрия ориентирована на данные и наводнена данными. Существует множество применений науки о данных в финансовых услугах: управление и соответствие требованиям, управление рисками, понимание клиентов и обслуживание, обнаружение мошенничества, анализ отраслевых тенденций и рынков и многое другое. Финансовая индустрия имеет множество приложений Data Science У банков много информации, но до сих пор у них не было средств усвоить и осмыслить ее. Приложения Data Science в..
25 лучших финансовых стартапов ИИ в 2021 году
Искусственный интеллект растет, и, похоже, ни одна отрасль или область не застрахована от его влияния и всепроникающего распространения. Финансы и банковское дело входят в число компаний, которые выясняют, как максимально использовать эту революционную технологию. Искусственный интеллект помог предприятиям увеличить прибыль за счет упрощения программ и процедур, автоматизации рутинных задач и улучшения обслуживания клиентов. Большинство банков знают о потенциальных преимуществах ИИ,..