了解原油市场的运作方式：影响油价的主要因素

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13 世纪中叶法国创建了第一家股份公司

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硅谷银行为什么突然倒闭？硅谷银行倒闭的原因其实很简单，就是美国加息和自身的贪婪。成立于1983年的硅谷银行，也是一家老牌银行，是美国第16大银行，资产大概在1.4万亿人民币，算是中等规模。这家银行的主要业务是给硅谷的科技公司贷款，然后这些公司再把钱存入硅谷银行。银行的盈利模式很简单，就是吃利息差，拿着储户的存钱去做放贷，投资。运行40年，硅谷银行总体发展还算健康，但没想到却在疫情三年后，第一个倒下，主要原因还是因为美国的金融政策。硅谷银行有两个方面的资产配置，一个是买了910亿美元的美国国债，另一个是贷款证券化。美国国债一直被认为是收益稳定，还非常安全的资产。但由于从去年开始，美国多次加息，利率不断上涨，收益率也跟着提高。看起来是好事，但债券面值却在下跌，也就是说910亿美元的债券，现在的市场价值可能只有800亿美元。

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大数据如何帮助衡量当前的经济状况？欧洲的政策制定机构最近开始将结构化和非结构化大数据纳入经济分析。大数据可以是结构化的——例如在公司层面的财务报表上的大型财务数据据——也可以是非结构化的，非结构化数据包括从互联网收集的大量实时数据（例如互联网搜索量、来自 Twitter 和 Facebook 等社交网络的数据、报纸文章）到从非官方来源获得的大量数据和支付系统或基于 GPS 的技术）。结构化数据，例如来自金融和支付交易的数据，可以为评估总消费和经济活动提供关键的实时信息。非结构化大数据，近年来利用报纸文本数据来理解和预测商业周期的情况显着增加。在商业周期分析中，来自报纸和社交媒体的文本数据已被用于构建可能与宏观经济波动相关的“情绪”等不可观察的变量。同样，互联网搜索的使用也开始出现在短期预测模型中。多项欧元体系研究表明，互联网搜索可以提供有关未来消费决策的信息。最近的例子包括将谷歌搜索数据与欧元区汽车销售联系起来的分析，使用谷歌搜索数据来强化德国 GDP 的预测模型，以及利用基于谷歌搜索的综合指标来预测西班牙的私人消费。在评估劳动力和住房市场的紧张程度时，基于互联网的数据也有帮助。对美国劳动力市场的分析表明，包括基于谷歌的求职

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深度对话-量化交易的当下与未来交易是一个极其残酷竞争激烈的世界。随着人工智能被描绘成一切事物的颠覆性武器，专业人士开始对如何使用人工智能作出更好的交易决策产生起了浓厚的兴趣。例如，使用AI无情绪机器学习和神经网络算法处理全天候 24/7所有的市场机会，利用逻辑回归、决策树、随机森林或不同类型的神经网络，来测算交易的预期回报率。那么量化交易中的智能技术，究竟是一场史无前例的投资革命还有纯粹的炒作？我们普通的投资者又能从量化交易、机器学习中获得什么启示？在这里，先给大家讲述下如何使用人工智能和机器学习，以及它将如何影响未来的量化交易变革。首先，人工智能和机器学习之间是存在一定差异的。人工智能是赋予计算机像人类一样思考能力的集合概念。而机器学习是人工智能的一个子集，是机器从没有明确编程的数据中学习的能力。人工智能和机器学习都是量化交易的热门话题。虽然对很多人来说都有些虚幻，但两者都是植根于数学体系。机器学习技术是统计学驱动的，并且已经被量化学者使用了很长时间了。机器学习在改善交易生命周期流程中最为有效，例如数据处理和建模、预测和信号研究、风险管理以及执行方面。数据处理和建模都受益于机器学习。它能使

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我国为什么能够安全度过1998年和2008年的金融危机，原因就是我们独有的金融制度。很多人说我们为什么不放开金融，完全与国际接轨？欧美国家确实非常希望我们放开，然而，一旦放开，就会像东南亚、南美等国家一样，任由美国收割。98年金融危机，东南亚国家——印尼GDP下滑13.13%，泰国下滑7.6%，马来西亚下滑7.4%，美国却增长4.5%。独有的金融制度，让我们防范了很多风险，也为我国的经济发展保驾护航。这次美国硅谷银行倒闭，很多人担心新的雷曼时刻会不会到来。目前来看还不至于，它的规模和当年的雷曼兄弟不是一个量级。

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