一、大数据与网络金融

二、大数据金融的七大特征？

大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。

高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。

三、金融数据 经济数据还有什么？

1、 CCER资本市场数据库：CCER数据库全面覆盖了资本市场的各个层次和多个领域，内容主要包括：财务数据、交易数据、治理结构数据库等。

2、CCER宏观经济数据：宏观数据库提供完整的全国宏观和地区宏观经济数据、行业和区域经济数据以及进出口贸易等数据。

3、CCER货币市场数据：货币市场数据覆盖货币市场和货币政策、银行间拆借、银行间回购、外汇市场和黄金市场等主要货币市场交易和政策信息。

4、CCER特供数据库服务：特供数据库服务提供全国大中型企业数据、海关进出口数据以及特有的医疗数据信息。

四、金融数据的特点？

金融数据是指金融行业所涉及的市场数据、公司数据、行业指数和定价数据等的统称，凡是金融行业涉及相关的数据都可以归入金融市场大数据体系中，为从业者进行市场分析提供参考。

以路孚特（前身是汤森路透的金融与风险业务板块）所提供的金融数据为参考，能够覆盖所有主要金融市场（包括股票、固收、商品和外汇等），帮助用户从海量的数据中寻找到合理有效的数据，并且从中判断出市场预期发展情况和价值。

五、什么叫数据金融？

数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。

目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。

六、金融数据在哪查？

不请自来啦，推荐几个网站：

1、镝数聚：

提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。镝数聚-权威数据 海量聚合提供了近百个细分行业、近120多万份数据和报告，网站内容丰富，搜索关键热词和导航栏汇集了特色板块，值得没事多看看；直接搜索“金融业”这一关键词，会出来很多报告，而且相当一部分是免费的。

2、政府官方提供的一些财政数据

证券监督管理委员会 http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/

提供证券市场报告统计，有月数据、周数据，可以根据需要进行查找～

3、金融财经网站，这些网站上面既有股票走势情况，也有公司最近动态

第一财经研究院 http://www.cbnri.org/publication/qijianbaogao/东方财富网 http://data.eastmoney.com/center/同花顺 http://data.10jqka.com.cn/动脉橙 https://vbdata.cn/eventList投中研究院 https://www.chinaventure.com.cn/report/list.html披露易 https://www.hkexnews.hk/index_c.htm苏宁金融研究院 http://sif.suning.com/article/list/201/1巨潮资讯网 http://www.cninfo.com.cn/new/index证券时报网 https://data.stcn.com/和讯网 http://data.hexun.com/见微数据 https://www.jianweidata.com/Index

七、网络金融投诉平台？

网络金融的投诉平台，是维护金融投诉、银行投诉、保险投诉消费者权利的信息资讯投诉网站，及时解决用户网络投诉问题，处理网络上的纠纷。是消费者与企业的沟通平台。

八、什么是网络金融？

网络金融（e-finance）就是网络技术与金融的相互结合。从狭义上理解，网络金融是指以金融服务提供者的主机为基础，以因特网或者通信网络为媒介，通过内嵌金融数据和业务流程的软件平台，以用户终端为操作界面的新型金融运作模式；

从广义上理解，网络金融的概念还包括与其运作模式相配套的网络金融机构、网络金融市场以及相关的、监管等外部环境。 它包括:电子货币、网络银行、网上支付、网络证券及网络保险等。

九、网络金融包含哪些？

所谓网络金融，又称电子金融(e-finance)，是指基于金融电子化建设成果在国际互联网上实现的金融活动，包括网络金融机构、网络金融交易、网络金融市场和网络金融监管等方面。

从狭义上讲是指在国际互联网(Internet)上开展的金融业务，包括网络银行、网络证券、网络保险等金融服务及相关内容；从广义上讲，网络金融就是以网络技术为支撑，在全球范围内的所有金融活动的总称，它不仅包括狭义的内容，还包括网络金融安全、网络金融监管等诸多方面。

它不同于传统的以物理形态存在的金融活动，是存在于电子空间中的金融活动，其存在形态是虚拟化的、运行方式是网络化的。

它是信息技术特别是互联网技术飞速发展的产物，是适应电子商务(e- commerce)发展需要而产生的网络时代的金融运行模式。

十、金融时间序列数据含义？

金融时间序列数据要求使用者具备一定的高等数学知识。

特别是其中一些高级的模型，如分析波动率的 ARCH/GARCH 模型、极值理论、连续随机过程、状态空间模型等都对使用者的数学水平有着极高的要求。

因此，在很多人眼中，金融时间序列分析无疑带着厚厚的面纱，令人望而却步。

然而，如果学习的目的是为了解金融时间序列的特点、熟悉金融时间序列分析的目的、并使用线性但非常实用的模型对金融时间序列进行预测并以此制定量化策略，那么只要具备简单的统计学基础，就完全能够实现这些目标。

金融时间序列分析考虑的是金融变量（比如投资品收益率）随时间演变的理论和实践。

任何金融时间序列都包含不确定因素，因此统计学的理论和方法在金融时间序列分析中至关重要。

金融资产的时间序列常被看作是未知随机变量序列随时间变化的一个实现。

通常假设该随机变量序列仅在时间轴上的离散点有定义，则该随机变量序列就是一个离散随机过程。比如股票的日收益率就是离散的时间序列。

在量化投资领域，我们的目标是通过统计手段对投资品的收益率这个时间序列建模，以此推断序列中不同交易日的收益率之间有无任何特征，以此来预测未来的收益率并产生交易信号。