BB贝博平台登录app:大数据技能与金融工程
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金融工程是方法论，大数据是底层东西：金融工程依托数理建模规划产品、风控、定价；大数据拓宽数据鸿沟，处理传统金融数据稀缺、模型失真痛点。
整合行情、舆情、产业链、特殊数据（工商、物流、用户行为），优化期权、衍生品定价模型，批改传统BS模型假定缺点。
传统风控依靠财报、征信；大数据接入多维碎片化数据，构建风控评分卡，普惠小微信贷、消费贷风控，下降违约误判。
海量高频行情+新闻心情数据，量化模型主动择时、计算套利，高频买卖是大数据+金融工程典型落地。
海量历史数据回测VaR危险模型，动态实时计量危险敞口，压力测验样本扩容。
金融工程供给数理结构、收益与危险束缚，防止大数据算法脱离金融逻辑、过度拟合，标准大数据建模的金融合理性。
结构化数据：财报、征信、买卖流水；特殊非结构化数据：舆情、交际、卫星数据、商户流水（大数据特征）。
机器学习（逻辑回归、树模型）用于风控；时刻序列、深度学习用于量化猜测；计算计量沿袭金融工程经典数理。
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