昨日，沪指、深成指盘中弱势下探，创业板指冲高回落。到收盘，沪指跌0.49%报3244.49点，深成指跌0.53%报11039.45点，创业板指微跌0.01%报2228.73点，科创50指数跌0.85%；两市合计成交7366亿元，较此前一日削减约620亿元；北向资金净卖出13.32亿元，近3日累计减仓超100亿元。职业方面，传媒、旅行餐饮、汽车、燃气、农业、有色、电力、半导体等板块走低，医药、医疗保健板块逆市拉升。 恒运资本平台（614526.com）是深圳引力私募基金管理有限公司面向广大股民推出的网上股票业务服务平台，沪指快速反弹后，短期面临回调压力，指数连续三日震荡调整，回踩20日均线，构成
最新刚获得淡马锡投资的AID:Tech与SmartMesh和MeshBox签署了战略合作协议，三方将通力合作为新兴市场提供去中心化普惠金融方案，加速为无网络和无金融服务人群提供普惠应用。这三家总部设立在新加坡的公司都专注于使用区块链技术来实现与联合国可持续发展目标一致的金融普惠和医疗服务。AID:Tech，SmartMesh和MeshBox合作提供去中心化普惠金融方案。AID:Tech、SmartMesh和MeshBox签订战略合作协议加速为无网络和无金融服务人群提供普惠应用。这三家总部设立在新加坡的公司都专注于使用区块链技术来实现与联合国可持续发展目标一致的金融普惠和医疗服务。AID:Tec
研究表明，就受欢迎程度和存在程度而言，2023年是生成式AI的丰收之年。从提高生产力到创建书面内容，这种智能工具带来的可能性引起巨大的轰动。2024年将是生成式AI的衡量之年，因为人们将超越大型语言模型(LLM)的技术能力，并研究它们如何影响损益。许多组织都希望从AI获得更多的回报。根据Forrester在2023年9月发布的AI脉动调查报告，62%的公司在明年将尝试(29%)或扩展(33%)他们的生成式AI战略。面向2024，LanguageI/O产品副总裁ChrisJacob概述了三个以AI为重点的预测：组织领导者如何应对AI的影响，数据为何会再次成为主角，以及聊天机器人技术的改进将如何提
J.P.MorganOnyx、Apollo、Axelar、OasisPro以及ProvenanceBlockChain展开合作，共同进行互操作性概念验证（Proof-of-Concept，PoC)。新加坡—AxelarInc.、OasisPro、ProvenanceBlockchain与J.P.MorganOnyx以及Apollo通过新加坡金融管理局的“ProjectGuardian”试验项目展开合作，演示了区块链技术如何用于管理大规模客户投资组合、执行交易以及实现代币化金融资产的自动化投资组合管理。J.P.MorganOnyxDigitalAssets团队与Apollo合作，共同主导开发了一
OpenAI大戏还没结局，又被曝出多个离谱操作。在开除奥特曼后，董事会秘密接触了多位CEO候选人。已接受offer的Twitch联创EmmettShear还不是首选，有两人先于他拒绝了：GitHub前CEONatFriedman独角兽ScaleAI创始人AlexandarWang最炸裂的是，他们甚至找到当年从OpenAI分裂出去的Anthropic洽谈，提出将两家公司合并。不确定合并提案是否得到了Anthropic的认真对待，但Amodei很快就拒绝了CEO职位的邀请。董事会闹成这样到底是图啥？EmmettShear爆料称自己接受offer之前询问了原因，“与任何具体的AI安全分歧无关，他们的
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着各行各业的人工智能技术应用越来越普及，“区块链”这个火热词汇在近几年已经掀起了一股新的热潮。区块链（Blockchain）是一个分布式数据库，它通过对数据进行记录、验证、存储、防篡改等方式确保数据的真实性、完整性和有效性。因此，“区块链”可以帮助多个节点在一个网络中实现数据共享、价值交换和数据流转，促进经济活动的合法化。作为互联网技术的重要组成部分，其应用范围无处不在，且势不可挡。近些年，区块链技术的热度持续放缓，但其仍然处于蓬勃发展的阶段，成为全球领先的金融科技新生事物。无论是个人如何积累个人能力，或者企业如何发展业务，都离不开区块链技术的支持。如何能
//这一章比想象中更为重要。中文版翻译课后习题一般都会删减，但第19章是唯一一章从概念题到计算题，40道全部保留英文版题目的。清华、北大从这里找出题方向，也不足为奇。刷题指南概念股利和股利政策，6,13股利无关论的证明（自制股利），1，16发行成本的影响，18交易费用的影响,16税收的影响，11，38一鸟在手的假设，14除权日和登记日关系，30计算大额送股与小额送股的区分，22金融工程：现金流量图，自制股利交易，以及DDM公式，31,32，34市盈率33股利税与利息税，40避雷英文原文就有歧义，容易理解偏，29,30计算量和出题风格过于变态，39概念题1-201//考察股利无关论的前提和经济学
2023年“大湾区杯”,持续发布参考文献利用大型语言模型通过年报分析增强股票投资策略上市公司的年度报告包含有关其财务状况的重要信息，这些信息可以帮助评估对公司股价的潜在影响。这些报告性质全面，长达100页，有时甚至超过100页。即使对于一家公司来说，分析这些报告也很麻烦，更不用说现有的整个公司了。多年来，金融专家已经能够相对较快地熟练地从这些文件中提取有价值的信息。但是，这需要多年的实践和经验。本文旨在通过利用大型语言模型（LLM）的功能来简化评估所有公司年度报告的过程。LLM生成的见解被编译在Quant风格的数据集中，并由历史股价数据进行增强。然后，使用LLM输出作为特征训练机器学习模型。前
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着数字化进程的加速、人类经济实力的不断增强以及科技进步的推动，投资市场也越来越多地进入了“信息时代”。而作为“数据资本”，投资者越来越被动，因为他们只能从数据中寻找价值。因此，如何更好地理解和利用数字化时代的信息资源、提升对未知领域的洞察力、充分运用人类的才能和知识创造出更具长期影响力的投资策略成为这个时代最关注的问题之一。事实上，如何成为一名坚韧而谨慎的投资人，在过去几十年间已经成为许多投资界精英们的共同追求。但近年来，关于如何成为稳健型投资人的定义逐渐成为公众关注的焦点。即使是那些为了“红利”而炒股票的人们，也会担心自己的投资风险太高，甚至可能面临暴跌
