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量化投资期刊权威发布_量化投资期刊怎么样(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

量化投资期刊

26fall金融科技科研机会大揭秘❗️ 嘿，对金融科技感兴趣的小伙伴们，26fall的绝佳科研机会来啦！𐟎‰ 这是一份超全的金融科技科研清单，涵盖了牛津大学、中央财经大学、香港科技大学等顶尖院校的导师亲自带队的项目。参与这些项目，你不仅能拿到导师直接发的推荐信，还能在国际期刊上发表论文，为你的留学申请和背景提升加分！适合人群无论你是对商业分析、金融、机器学习、数据科学、大数据、统计、金融数据处理、金融工程、金融科技、量化投资、风险管理还是区块链金融感兴趣的高中生或大学生，这些项目都适合你！科研项目一览牛津大学 | Patrick教授金融与商业分析专题：人工智能驱动的量化金融与金融科技——机器学习在商业数据分析和股票市场预测中的应用。中央财经大学数据科学课题：基于Python、机器学习的市场趋势预测与股票数据可视化研究金融工程专题：大数据环境中金融投资的发展优化——从加密货币到期货市场全方位构建投资策略香港科技大学计算机科学与人工智能专题：测谎与人脸识别的技术基础——机器学习与神经网络在计算机视觉、语音识别等分类任务中的应用数字金融专题：面向未来的金融产品与金融服务——以华为金融大模型为例，解读金融科技赋能下的行业新生态科研收获 7周在线小组科研+5周不限时论文指导 EI/CPCI等国际会议论文发表名校教授的8封EDU直发推荐信✉️ 结语如果你对金融科技科研项目感兴趣，赶紧抓住这个机会吧！𐟙‹‍♂️ 准备好了吗？让我们一起开启这段科研之旅吧！𐟌Ÿ

𐟓š金融工程论文选题宝典✨ 𐟎“金融工程专业的同学们，论文选题不再纠结！快来看看这些超实用建议吧。 ❌避免这些选题坑点： - 选题太宽泛，难以深入剖析，论文会显得空洞哦。𐟙…‍♂️ - 选题陈旧，缺乏新视角，创新点就少了。𐟙…‍♀️ - 选题缺乏可行性，数据难获取或模型不适用，研究难以开展。𐟙…‍♂️ 𐟒ᩀ‰题小妙招： 1️⃣结合兴趣，从衍生品定价、风险管理等金融工程领域出发，保持热情！❤️ 2️⃣关注社会热点，如数字货币、绿色金融，让论文更接地气！𐟔劳️⃣查阅学术文献，了解前人研究情况，探寻新角度或未探讨的问题。𐟓– 4️⃣结合实践经验，有金融实习经历的同学可以从实际案例中发现问题哦！𐟒𜊊𐟎年訍选题方向： - 衍生品定价与风险管理：研究定价模型和风险度量方法。𐟧 量化投资策略：探讨策略设计、回测与优化。𐟓ˆ - 金融风险管理：分析金融机构风险及管理方法。𐟓Š - 金融科技与创新：研究金融科技影响和创新金融产品设计。𐟒ክ 资产证券化：关注流程、风险与定价。𐟒𐊊𐟓š资源查找途径： - 学校图书馆：利用丰富的金融工程书籍、期刊等资源。𐟓š - 学术数据库：如中国知网、万方数据等，检索大量文献。𐟒𛊭 金融新闻网站：了解实际案例和金融热点问题。𐟌 - 学术会议和研讨会：与专家学者交流，获取最新研究动态。𐟎䊊快来试试这些选题宝典吧，让你的论文更上一层楼！𐟌Ÿ

2024全球AI实力榜单出炉！𐟌 人工智能（AI）已经成为各国争相角逐的焦点，谁能在AI领域占据领先地位，自然成为大家关注的焦点。不过，要量化各国在AI领域的实力，还真不是一件容易的事。为了弥补这一空白，我们推出了一套全球AI活力工具，希望能为政策制定者、商界领袖和公众提供一个基于事实的参考。这套工具主要从8个方面来衡量一个国家在AI领域的实力：研究与开发、负责任的人工智能、经济、教育、多样性、政策与治理、公众舆论和基础设施。具体指标包括AI期刊出版物、AI私人投资总额、通过的AI立法和基础模型数据集等。斯坦福大学的以人为本人工智能研究院也推出了一个AI指数，旨在鼓励全球利益相关方改进数据收集和共享工作，以提高全球AI生态系统的可见度。这个指数会定期更新，确保始终成为跟踪全球AI发展的宝贵资源。根据专家小组确定的一套权重，今年的十强国家如下：美国：毫无悬念，美国在AI领域遥遥领先。无论是研发（R&D）还是AI经济支柱，美国都表现出色。美国一直生产最著名的人工智能机器学习模型，吸引最高水平的私人AI投资，并在发布负责任的AI研究方面处于领先地位。中国：中国在研发、经济和基础设施等支柱领域表现出强大的实力。中国专注于开发最前沿的AI技术，并不断增加研发投入，这使其成为AI的主要强国。英国：英国在研发、教育与政策和治理支柱方面表现出特别的优势。印度：印度在研发方面表现出色，最近在经济支柱方面也有所改善。阿拉伯联合酋长国：阿联酋在经济支柱方面得分很高。法国：法国排名第六，在政策与治理、教育和基础设施支柱方面具备优势。韩国：韩国排名第七，在政策与治理、基础设施和舆论支柱方面得分很高。德国：德国排名第八，在研发、负责任的AI和教育等支柱领域表现出优势。日本：日本在基础设施、研发和经济支柱方面表现强劲。新加坡：新加坡在经济、多样性和负责任的AI支柱方面具有优势。人工智能的飞速发展让各国都在积极布局，未来的竞争只会更加激烈。希望这套工具能为大家提供一个更清晰、更量化的参考，让我们共同见证AI的未来。

𐟎漢化工程师：Python与AI专家𐟧 𐟌Ÿ工作职责𐟌Ÿ - 与团队紧密合作，利用Python和深度学习技术实现高效的数据处理与分析。 - 参与数据平台和投研系统的开发与维护，确保系统的稳定性和扩展性。 - 负责数据的获取、整理、更新与分析，为投资决策提供有力支持。 𐟓Œ职位要求𐟓Œ - 熟练掌握Python和SQL，对C++有基本了解。 - 对量化行业充满热情，具备钻研精神和责任心。 - 优秀的分析问题和解决问题的能力，积极主动的工作态度。 - 海内外知名院校硕士及以上学历，计算机、自动化、电子等相关专业优先。 ✨工作职责✨ - 专注于利用机器学习/深度学习技术挖掘数据价值，优化投资策略。 - 跟踪国际前沿算法，不断提升模型的精度和效率。 𐟒ᨁŒ位要求𐟒ክ 熟练掌握numpy, pandas等科学计算库，了解常见的机器学习方法和统计知识。 - 对tensorflow, pytorch等深度学习框架有深入理解。 - 有丰富的研究成果，能够在国际顶会或期刊发表相关论文。 - 在领域内知名比赛取得优异成绩者优先考虑。

BOF 全称“The Business of Fashion”，BOF 500榜单又被称为“时尚行业权力榜”。是时尚界最具权威、最重要的榜单，因为该榜单的重要地位和严谨公正的权威性被称为时尚界福布斯、奥斯卡，极具含金量，能够进入BOF榜单代表了在全球时尚界的重要地位。同时BOF评选专业性又极强，公平独立，不受投资和赞助的影响。并且，BOF500榜单面向的是该行业的高级精英，主要考评的是他们的【商业价值】、【社会影响力】、【长期价值展望】。前BoF中国编辑主管曾经在一次采访中透露BoF 500榜单的评选标准: “凡是能够获得BoF 500榜单提名的人选，我们都会参考对方的相关数据，其中包括社交媒体影响力、代言品牌的数量、这一年来登上杂志封面的数量，以及在时尚产业中所取得的成就。但是我们最终考量的还是他自身与时尚结合的程度，和他在时尚行业中的价值所在。另外，最初名单的推选，我们会首先在内部进行提名，也会邀请过往的BoF500的成员进行推荐，但最终起决定性作用的，则是当选人物的影响力以及其自身与众不同的风格定位。” 能够进入该榜单的人都将被严格筛选并对真实实力进行量化评级，而王一博作为2024年BOF500榜单唯一入选的中国明星含金量不言而喻𐟥𐠣€Œ王一博」「王一博入选bof500强」「王一博入选全球时尚产业人物500强」

企业如何应对气候变化的物理风险？ 𐟓š 文献标题: Physical Climate Change Exposure and Firms’ Adaptation Strategy 𐟓 期刊: Strategic Management Journal, 2024 𐟑袀𐟏려𝜨€…: Xia Li 𐟌 研究背景随着全球气候变化的加剧，企业正面临着越来越多的物理风险。从极端天气事件（如洪水、飓风）到缓慢但持续的变化（如水资源短缺和热应激），这些风险对企业经营造成了重大影响。文章通过整合气候科学数据和全球上市公司披露的信息，系统地探讨了企业如何应对这些挑战。 𐟎 ”究目的 1️⃣ 量化企业对不同气候风险的适应策略。 2️⃣ 分析气候风险与企业适应努力之间的关系。 3️⃣ 探讨ESG能力和时间视角如何影响企业的气候适应。 𐟤” 研究假设 1️⃣ 假设 1：气候风险越高，企业的适应策略越全面和深入。 2️⃣ 假设 2：企业的ESG能力对气候适应行为具有正向调节作用，ESG评分越高，适应策略越多样化。 3️⃣ 假设 3：时间视角较长的企业更倾向于采用全面的适应策略，以应对未来气候风险的不确定性。 𐟓Š 数据来源 1️⃣ Four Twenty Seven 气候风险评分：提供企业面临的五种主要气候风险（热应激、水应激、海平面上升、洪水、飓风）的定量评估数据。 2️⃣ CDP（碳披露项目）报告：包含1068家全球上市公司披露的适应措施、资源配置和投资策略信息。 3️⃣ 财务和行业数据：整合公司规模、行业分类和区域经济背景，为分析提供控制变量支持。 𐟓ˆ 研究结论 1️⃣ 适应策略与气候风险相关性强: 面临更高气候风险的企业，其适应行为更为全面。 2️⃣ ESG能力提升适应效率: 高ESG评分企业表现出更强的资源整合能力和适应意愿。 3️⃣ 长期视角驱动适应深度: 具有长远目标的企业对未来风险的感知更高，因此适应策略更加多样化。

纽约城市绿基础设施与环境正义研究 𐟓–文献标题：《Mapping supply of and demand for ecosystem services to assess environmental justice in New York City》 𐟓–作者：PABLO HERREROS-CANTIS，TIMON MCPHEARSON 𐟓–期刊来源：《Ecological Applications》（美国生态学会（esa）三大期刊之一）｜2021 | 𐟓„文献简介：随着气候变化的加剧和历史遗留问题，居住适宜性、韧性和城市中的公平性面临巨大挑战。城市绿色基础设施（UGI）因其提供生态系统服务的能力，如局部温度调节、雨水管理和空气净化，已成为适应气候变化和韧性建设的重要工具。然而，生态系统服务的供需匹配对气候适应至关重要。目前，只有少数研究关注了城市生态系统服务供需之间的潜在空间错配，更缺少将供需错配视为一种潜在的环境正义问题的视角。本研究对与气候变化适应相关的生态系统服务（ES）需求进行了空间分析，并将结果与纽约市（NYC）生态系统服务供应的最新分析结合起来。通过量化全市生态系统服务供需之间的相对错配，识别出供需错配的空间热点和冷点。热点是具有较高错配的普查街区空间聚集，冷点是错配值较低的街区聚集区。然后将错配热点和冷点的分布与社会人口群体的空间分布进行了比较。结果揭示了纽约市城市绿色基础设施提供的气候调节生态系统服务获取上的分配性环境不公正。低供需错配的区域往往由较大比例的白人居民和较高的中位收入人口居住，而高错配值区域的收入较低，且有较高比例的有色人种。因此建议城市政策和规划应确保对“基于自然”的解决方案（如通过城市绿色基础设施进行气候变化适应）的投资，不应强化或加剧现有的环境不公正。

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