基于金融高频数据的ETF套利分析

高频数据的分析

第30卷第3期财经研究Vol. 30 No. 3 2m4年3月Journal Of Finance and Economics 、了· 2004 ．蠶獼罎与 常宁l ,徐国祥2 （1 ·上海财经大学统计学系，上海2m433； 2·上海财经大学应用统计研究中心，上海200433）摘要：近年来，在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和 难点问题。本文讨论了金融高频数据的概念和特征，分析了对高频数据分析的基本动因，阐 述了金融高頻数据分析已涉及的主要领域，探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。最后， 还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一領域应用研究的重占 关饢词：金融市场；证券市场；金融高频数据分析；市场微观结构 中图分类号：F830· 91文献标识码：A文章编号：1佣1一9952（2m4）03m031m9 、金融高频数据及其特征分析 1 ·什么是金融高频数据 近年来，计算工具与计算方法的发展，极大地降低了数据记录和存储的成本， 使得对大规模数据库的分析成为可能。所以，许多科学领域的数据都开始以越来越 精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频数据（hig frequen一 cy data)。金融 市场中，逐笔交易数据（transaction-by-transaction data)或逐秒记录数据(tick-by-tick data）就是高频数据的例子，值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的，具 体如NYSE(New York Stock Exchange)的交易与报价数据库(Trades and Quotes）所记 录的从1992年至今的NYSE、NASDAQ和AMEX(American Exchange)的全部证券 的日内交易和报价数据、rkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12咒 的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克一美元的现汇交易 报价数据等，都是金融高频数据。 2．金融高频数据的主要特征 收穰日期：2m3彐2m8 作者简介：常宁（1973一），女，陕西西安人，上海财经大学统计学系教师，经济学博士； 徐国样（1960一），男，上海人，上海财经大学应用统计研究中心主任，统计学系教授，博士 生导师。 财研兜2004耸 与传统的低频率观测数据（如周数据、月度数据等）相比，按照更短时间间隔所取得的金融高频数据呈现出了一些独有的特征，正是这些特征，诱发了人们对金融高频数据分析的日益浓厚的兴趣。以NYSE的交易数据为例，金融高频数据主要有四个特征：

金融数据分析师的工作职责描述

金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责： 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理，汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法，定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度，承办领导交办的其他工作; 任职要求： 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历，有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型，出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者，可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作布满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责： 1、对金融经济知识感爱好，希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力，能够坚持己见。 岗位职责：

金融计量学与(超)高频数据分析

金融计量学与（超）高频数据分析1 郭兴义杜本峰何龙灿 一金融计量学一个初步的分析框架 金融计量学(Financial Econometrics)通常就是指对金融市场的计量分析。这里的“计量分析”不仅包括对金融市场各种交易变量（如价格、交易量、波动率等）进行相应的统计分析和计量建模，还包含实证金融中大量的实证方案和基于随机分析框架下连续金融的主要成果（Campbell et al （1997））。狭义上将仅指对金融市场各个变量参数的计量建模（Bollerslev （2001）、Engle（2001））。象Bollerslev 和Engle他们一直以时序建模为核心致力于对金融市场的计量分析，自然很容易将实证金融和连续金融排斥在金融计量范畴之外，相反以实证见长的Campbell等人是不会同意的。本文将采用Campbell等框架，因为在高频数据分析对金融市场的计量建模、实证金融、乃至连续金融都将产生巨大的挑战和冲击，从而也加速了各个研究领域的融合。当然这里仅限于以金融市场作为研究对象，自然就放弃了有关宏观经济中金融领域方面的研究（如金融政策、金融机构分析等）。侧重于从交易者（或称金融市场上的消费者）角度研究各种信用市场（如股票市场、外汇市场等）的内部结构和运作规律。具体而言，就是在一定的证券（如股票、外汇、期货等）价格过程和市场假设下（简称价格和市场假设），研究如何进行最优投资和资产定价。经典的价格假设主要指随机游走假设（离散状态）和几何Brown运动（连续情形），由这两个基本假设是可以逐步放松到其他情形的价格假设。市场假设主要包括包括三个方面：交易者效用函数（如HARA型）、市场均衡与无套利假设（如完全市场）、和市场摩擦假设（如完美市场）。从Markwitz的均值-方差分析（Markwitz （1987））到Merton的连续跨期投资模型（Merton（1990））给出了在不断放松的价格和市场假设下最优投资策略问题的基本分析框架。而最优的资产定价无非不能给其他交易者有套利的机会，也即无套利假设（当然如何更宽泛地定义无套利是目前重要的研究领域）。Duffie （1996）、Karatzas and Shreve（1997）、JIA-AN Y AN（1998）比较理论地总结了这方面的主要研究成果。Hunt and Kennedy（2000）则侧重于定价实证方面的结果总结。这里值得特别提出的目前一个重要的研究热点领域就是如何确定连续定价模型里的波动率参数，特别是如何将已有计量模型（如GARCH类模型）引入定价框架中。Jin-Chuan Duan（1995，1997，1999）较为成功地得到GARCH离散资产定价公式，并研究相应的模型估计问题。有关这方面的文献可参见GUO（2001）。Sundaresan（2001）、Campbell（2001）是目前对整个连续金融领域研究最好的文献综述。 模型所依赖的假设似乎是理论工作者的“天敌”，他们一直热衷于对假设的检验和拓展。对上述市场假设而言，对它的修正和改进产生了两个重要的研究领域：行为金融和不完全市场研究。Shiller（1984）和Summer（1986）是两篇行为金融领域开创性的文章，他们假设如果交易者是非理性的或具有怪异的效用函数，如果市场存在有限套利（limited arbitrage），——即由于市场交易费用或制度限制的存在使得交易者无法对任何套利机会都可以实施套利，然后去研究交易者在这种市场中如何进行最优资产配置和定价。Shiller（1999）和Shileifer （2000）初步系统化已有的主要行为金融方面的研究成果。不完全市场的研究可能永远都会是金融领域的研究重点，因为理论模型不可能完全与现实相吻合。Constantinides（1986）、Davis and Norman（1990）、V ayanos（1998）是研究带交易费用的最优资产配置比较有影响的文献；Cox and Huang（1989）提出了一种新的鞅表示定理替代一般随机动态规划的方法来研究不完全市场中的资产配置问题。He and Pages（1993）、Cuoco（1997）研究了在劳动收入与证券组合交易限制（如卖空）情形下的消费-投资问题。Shapirol （1998）、V erorresi（1999）和XIA 1本研究得到中国人民大学应用统计研究中心的资助，特别感谢！

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

互联网金融行业分析报告.doc

2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势 数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。

随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。 相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。

金融数据分析报告

金融数据分析报告

2001年-2011年中国城乡居民食品消费情况调查 一．实验类型 探究型实验。本实验主要收集2001年-2011年有关城乡食品消费调查数据，对城乡居民食品消费进行分析。 二．实验目的与要求 掌握金融基础数据的收集渠道了解我国10年来中国城乡居民食品消费情况对食品消费进行分析探究消费和收入的关系 三．实践背景 改革开放以来中国经济水平不断提高城乡居民膳食结构有较大的改善营养水平也随之提高。其中居民收入增长对食品消费结构调整产生很大的影响。2001-2011年间城镇居民恩格尔系数一直在35 %-38 %之间波动人均可支配收入也从6859.6元涨到21 809.8。 四．实践环境 数据处理软件工具：微软word Excel 数据基础：《中国统计年鉴》包慧敏. 中国城镇不同收入阶层居民消费行为及消费结构分析 五．实验原理 19世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料，对消费结构的变化得出一个规律：一个家庭收入越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出比例则会下降。推而广之，一个国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大，随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。 四．实践步骤 第一步基础数据的统计处理从《中国统计年鉴》中下载对每一年城镇和农村居民恩格尔系数数据整理后制成折线图进行对比得到图一如下

第二步对城镇和农村居民消费食品的种类和数量进行统计和整理制得表1 和表2如下 第三步通过横向对比对数据和图形进行分析得出结果 中国农村居民人均消费粮食呈逐年减少的趋势，2001年237.98 kg，2011年减少到170.74 kg。随着农村人均收入的提高，人们生活水平也在稳步提高，食品消费结构从以主食消费为主转向副食，其结构多样化趋势凸显。 城乡居民食品消费水平和营养水平差异较大，中国城镇居食物消费水平起点较高，消费量和消费结构的变化相对较小。而农村居民食物消费水平虽然有较大提高，但整体消费水平仍然偏低，食物消费结构尚存在较大的调整空间 食品消费水平有差别，消费结构存在差异

数据分析员工作总结

数据分析员工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长 为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三 个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀 疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是 冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚 心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理 方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围 的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了 与同事之间的感情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清 查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。

4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。 另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。 针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。 四、对公司人员状况及员工工作状态的分析 1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。 目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。

金融数据分析-教学大纲

《金融数据分析》教学大纲 The Course Outline of Financial Data Analysis 课程编号：151222B 课程类型：专业选修课 总学时：32 讲课学时：16 实验（上机）学时：16 学分：2 适用对象：金融学（金融经济实验班） 先修课程：计量经济学、微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、线性代数、微积分 Course Code: Course Type: Discipline Elective Course Periods: 32 Lecture: 16 Experiment (Computer): 16 Credits: 2 Applicable Subjects: Finance（Finance and Economics Experiment Class） Prerequisite Courses: Econometrics, Microeconomics, Macroeconomics, Probability and Statistics, Linear Algebra, Calculus 一、课程简介 本课程是面向金融学、经济学和管理学相关专业的高年级本科生开设的学科专业选修课程，主要介绍应用于金融数据分析中的经典计量方法，并注重培养学生的实际操作能力。 Financial data analysis is an elective course for advanced undergraduate students majored in finance, economics and management. In this course, we not only introduce basic econometric methods applied to financial data, but also train students’ practical skills of handling financial data.

金融数据处理方案

金融数据处理方案设计 基于Eviews 班级: 学号: 姓名: 成绩: 优良中及不 2018 年1月11日

实训目的及内容 实训目的 根据所掌握的计量经济学等相关知识，利用相关计量软件，分析金融数据，验证金融基本理论或模型。 实训内容 金融学理论范畴非常广泛，包括的知识体系非常大。鉴于金融资产投资人 最关注的是其收益和风险，我们可以从以下项目选做：（1）收益率分析及其波 动性；（2）投资组合理论与资本资产定价模型；（3）固定收益证券分析；（4）基于VaR的金融风险分析于度量；（5）衍生产品分析预定价等等。 实训项目

项目一：Eviews 简介 （说明：介绍内容不作硬性规定，以回忆其功能、可以做什 么为主要目的，内容要求一页半到两页，不能超过两页，不要抄袭大篇东西，要总结归纳的东西） 小四号字，行间距1.25，首行缩进2 字符。

项目二：股票收益率基础分析 一、相关理论分析 （一）简单收益率 股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额/原始投资额，运用金融学知识，计算股票收益率其中，简单收益率公式=（卖出价-买入价）/买入价 （二）对数收益率 对数收益率同连续复利收益率R′=ln(1+R)(1) (三)股利收益率 股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。 (四)持有期收益率 持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%，股票还没有到期日的，投资者持有股票时间短则几天、长则为数年，持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。

金融数据分析师的岗位职责

金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是小编为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑;

3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究; 2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先;

3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判断，撰写研究报告上交公司， 5、分析大盘行情走势，为其他部门提供有价值的信息 任职要求：

高频数据研究现状及问题分析

第30卷第3期财经研究Vol130No13 2004年3月Journal of Finance and Economics Mar12004　金融高频数据分析的现状与问题研究 常　宁1,徐国祥2 (11上海财经大学统计学系,上海200433; 21上海财经大学应用统计研究中心,上海200433) 摘　要:近年来,在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。本文讨论了金融高频数据的概念和特征,分析了对高频数据分析的基本动因,阐述了金融高频数据分析已涉及的主要领域,探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。最后,还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一领域应用研究的重点。 关键词:金融市场;证券市场;金融高频数据分析;市场微观结构 中图分类号:F830191　文献标识码:A　文章编号:100129952(2004)03-0031-09 一、金融高频数据及其特征分析 11什么是金融高频数据 近年来,计算工具与计算方法的发展,极大地降低了数据记录和存储的成本,使得对大规模数据库的分析成为可能。所以,许多科学领域的数据都开始以越来越精细的时间刻度来收集,这样的数据被称为高频数据(highνfre2 quency data)。金融市场中,逐笔交易数据(transactionνbyνtransaction da2 ta)或逐秒记录数据(tickνbyνtick data)就是高频数据的例子,值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的,具体如N YSE(New Y ork Stock Ex2 change)的交易与报价数据库(Trades and Quotes)所记录的从1992年至今的N YSE、NASDAQ和AM EX(American Exchange)的全部证券的日内交易和报价数据、Berkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12月的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克-美元的现汇交易报价数据等,都是金融高频数据。 21金融高频数据的主要特征 收稿日期:2003212208 作者简介:常　宁(1973-),女,陕西西安人,上海财经大学统计学系教师,经济学博士; 徐国祥(1960-),男,上海人,上海财经大学应用统计研究中心主任,统计学系教授,博士生 导师。

金融信息系统分析和数据库设计

金融信息系统分析和数据库设计 一、系统分析： 1、简单的金融信息系统实现对用户的管理以及对账户信息的系统整 理和查询，使用户方便快捷地得到自己想要的结果。这就要求系统 必须要有一个完整的功能和易于操作的界面。 2、首先，用户想要了解信息，必须先登录账号，如果已经有了账号， 可以直接登录。若没有，要求用户提供个人真实信息注册，注册成 功后方可登录系统进行操作。 3、其次，系统要能实现对账户的管理，包括增加、修改（密码）、注 销等操作。 4、系统要能统计个人账户信息，例如账户余额，收入支出信息，并且 能进行保存。 5、系统要能统计当前所有账户的余额总额，但要求账号必须有效且未 被冻结。 6、具体流程如下：

二、部分代码： 1、登录与注册： Public class User Service{ Public Boolean login(String u,String p){} /:登录构造函数，成功返回true，失败返回null:/ Public Boolean register(String u,Stringp){}/: 注册构造函数，成功返回true，

失败返回null:/ } Public class UserDao{ Public Boolean logindata(string u,string p) { r=select count from user where username=u and password=p; //在数据库里查找用户名为u并且密码为p； return (r==true); } Public Boolean registerdata(string u,string p)｛ //利用JDBC r=select count from user where username==u ? false:true //判断新注册的用户名与数据库里的用户名是否重名 return （r==true）; ｝ } Public class User Service{ public boolean login(String u,String p){ UserDao user=new UserDao(); boolean r=user.logindata(u,p); return r; } Public Boolean register(string u,string p){ UserDao user=new UserDao(); Boolean b=user.registerdata(string u,string p) return b; } } 2、查询余额： Public class AccountService{ Public float getTotal(string u){}//参数为username Public float getTotal(int uid){}//参数为用户id }

金融大数据平台建设方案

二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。

可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源 客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀

股指期货中的高频数据分析

中国科学技术大学 硕士学位论文 股指期货中的高频数据分析 姓名：刘念良 申请学位级别：硕士 专业：概率论与数理统计 指导教师：@ 2011-04-01

摘要 随着金融改革的深化及市场竞争的加剧，传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。特别是在高频数据的分析与建模方面，传统的建模方法无法适应高频数据的高峰度、长相依等特征，在分析上存在困难。另一方面，高频数据中包含的微观金融结构，又对理解市场运作方式和机理至关重要。本文基于随机金融间期分析框架，使用密度预估的方法，比较了几种常见的金融间期模型，并使用沪深300股指期货的高频数据进行了实证分析。分析结果表明，在合适的基础分布上，简单直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到较好的拟合结果。除此之外，在数据分析和模型验证的过程中，股指期货市场的微观金融结构也显现在我们面前。事实证明，基于随机间期模型的高频数据框架对我国的股指期货市场的分析是有效的，而这一特殊的市场，和以往的单边的，相对低流动性的其它金融市场也存在着很大的不同。 关键词：高频数据 密度预估 ACD模型 股指期货

ABSTRACT The instant development and intense competition of financial market has changed the traditional investment method of fundamental and technical analysis. More and more often we face the challenges from new method and data. Especially in the field of high frequency data analysis, traditional modeling method can hardly fit the characteristic of high frequency data. On the other hand, micro financial structural in these data is believed to be the key to explain the mechanism of market operation. In this paper we state and compare several autoregression conditional duration process using the DGT density forecast evaluation method on the market data from HS300 stock index futures. The analysis reveals that the straight forward models such as ACD and log-ACD can fit the data quiet well with a proper innovation distribution. And from these models, we can analyse the market from a different way. Key Words:high frequency data analysis, DGT density evaluation, ACD model, stock index futures

金融大数据研究分析报告

金融大数据研究 分 析 报 告

目录 第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 (3) 1.1.2 政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5) 1.1.3 学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6) 1.1.4 产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7) 1.1.5 公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8) 1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1 国外大数据发展动态 (10) 1.2.2 我国大数据发展动态 (15) 1.2.3 大数据相关社区 (18) 1.2.4 我国大数据行业协会 (22) 第二章大数据典型应用 (24) 2.1 金融大数据应用现状 (24) 2.2 大数据信贷 (26) 2.3 大数据征信 (28) 2.4 大数据投资 (29) 2.5 金融大数据发展趋势 (31)

第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息技术，像个人电脑、智能手机、IPad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。 综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！ 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 2012年3月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、新加坡等国家已经开始纷纷行动。

银行的业金融大数据服务平台项目的规划书

银行业金融大数据服务平台项目 规划书

项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

银行金融统计工作总结doc

银行金融统计工作总结 篇一：银行统计岗位工作总结 金融统计总结报告 XX年，统计工作在人民银行**中心支行的正确领导下，认真贯彻执行《中华人民共和 国统计法》、《中国人民银行法》、《中华人民共和国商业银行法》、《金融统计管理规定》、 《XX年人民银行金融统计制度》等有关法律、法规和统计制度的规定，本着“及时、准确、 实用”的原则，做到及时报送各类统计数据并进行全面的搜索、分类、整理、汇总和归档。 较好地发挥了统计岗位的职能和作用。现将XX年部门统计工作总结如下： 一、及时报送统计报表为全面落实部门统计数据报告制度，我行按人行要求及时参加人行调查统计处组织的统计工作会议，并将统计工作会议精神及相关文件要求进行认真的的贯彻和落实。根据人民银 行**市中心支行调查统计处的要求，我们及时向*中支报送各类统计报表，特别是在月初遇到 双休日及国家法定节假日等情况时，能主动坚守岗位，坚持加班，确保按时报送各类统计报 表。

二、统计基础工作健全、规范在实际统计工作过程中，我行行领导大力支持统计人员依法开展统计工作，要求统计人 员严格遵照统计法律法规的各项规定，准确、科学、及时地上报统计信息，并对相关统计法 律法规进行认真的学习和宣传，既确保统计信息的真实性和准确性，又保证统计信息上报的 完整性和及时性，坚持依法统计，有效实施部门统计工作的规范化管理。 三、统计数据真实完整我行统计报表的编制，数据的来源都能做到自下而上，逐级进行汇总统计编制，凡是上报的统计报表和数据都能做到与“业务状况表”、“损益表”、“资产负债表”进行相互核对， 注意各类报表统计资料的衔接关系。对有核对关系的“一批次报表”、“二批次报表”、“1333 涉农季报”，以及“1433涉农贷款月报”等专项统计报表数据都能以基础报表为依据，同时 通过主管会计、主办会计、信贷后台、明细帐中采集、归并上报，从而进行汇总校验实现报 表准确的数据上报，最终保证数据的准确性、真实性、科学性。 四、报表统计工作存在的问题