纳斯达克:股市中仅5%的 IT供应商部署区块链

区块链在金融市场应用进展
纳斯达克透露,股票市场及交易所IT供应商在区块链技术的应用上进展缓慢。大多数供应商仍处于探索DLT优势的初期,仅有5%的公司已部署区块链技术,而70%的IT供应商正在开展相关试验项目。报告指出,全面采用区块链技术面临可扩展性、安全性等问题。

纳斯达克近日向《华尔街日报》透露,股票市场和交易所的IT供应商在采用区块链技术方面一直进展缓慢。


根据纳斯达克委托的金融技术研究公司Celent进行的一项研究,全球大多数股票基础设施供应商仍处于探索分布式分类账技术(DLT)优势的早期阶段。

该报告称,在接受调查的公司中,只有5%的公司以某种形式部署了区块链,相比之下,已有40%的公司已经在使用云计算,70%的公司部署了机器人流程自动化,35%的公司能提供人工智能(AI)解决方案。

尽管70%的IT供应商声称他们正在开发区块链试验项目,但20%的受访者表示他们“没有计划”进行试验,另有五名受访者称他们缺乏这方面的专业知识。

这项研究也对全球20个主要市场基础设施公司的首席信息官、首席技术官和其他高级技术负责人进行了民意测验。

据国际数据公司(International Data Corp.)估计,2018年全球用于区块链应用的资金约为21亿美元,高于2017年的9.45亿美元。

这项研究的作者——Celent的高级分析师Arin Ray和Josephine de Chazournes的说法,在应用新技术之前,市场基础设施提供商首先需要确定区块链技术能够提供足够的可扩展性、安全性和速度。两位作者说,除了是否符合法规要求外,这些因素对于在当今市场部署该技术是必要的。

Arin Ray强调在核心市场基础设施运营中采用区块链是需要时间的。De Chazournes补充说,对于所有利益相关者来说,开发一个基于区块链技术的项目,以取代现有的系统,特别是在国际交易所,是极其困难的。

上周,西班牙对外银行(BBVA)的首席执行官声称,区块链技术不成熟,并面临诸如基础货币波动性、与税务机关和金融监管机构可能存在的兼容性问题等重大问题。

5月初,俄罗斯央行第一副行长Olga Skorobogatova也对区块链提出了类似的批评,称该技术尚未足够成熟,不适合工业规模应用。她强调,国际社会首先应该对区块链的优势提出切合实际的理解。


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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