资产类别

摘要： 如果市场在投资者保护方面依然任重道远,那么散户投资者如何在这样的环境里投资?股票、基金等各种资产类别回报的分布形态,不是中值左偏,就是中值右偏。极少有资产的回报率呈标准正态分布。塔勒布在他的著作《黑天鹅》里,详细地论述了为什么资产回报率的分布形态并非正态分布,同时小概率事件实际发生的概率比正态分布所意味着的、统计意义上的概率要大得多。塔勒布重点讨论了回报率分布形态中值左偏肥尾的现象。

摘要： 私募股权投资因其产品结构相对复杂、预期收益高、波动较大、流动性较小而通常被划分为R4风险等级以上的"高风险、高收益"的金融资产类别。随着居民财富的日益增长及对财富管理的迫切需求,私募股权投资被越来越多的高净值群体所接受。加强私募基金投资项目退出管理机制,防范风险便成为了保证私募基金投资收益的重点所在,也是我们应该关注的重要课题。本文在分析私募基金退出方式的基础上,就防控风险问题进行研究,以期提出有可操作性的建议。

摘要： 在离婚分割财产的方案中,应当如何分割不同类型的共有财产?上市公司股权,金融资产,还是不动产?由于上市公司股权是企业家庭占比最大的资产类别,因此对股权的分割是其中最为关键的因素。分割股权意味着一方或双方可能会失去上市公司控制权;而不分股权则可能难以平衡双方的重大利益。因此,上市公司控股股东离婚需要一套财产分割的整体解决方案,综合考虑财富结构、财务结构、股权结构和融资结构等进行合理设计。

摘要： 德国商业银行称,白银购买热情可能蓃延到铂、钯和其他较小的贵金属。德国商业银行分析师认为,白银领域的购买热情可能向其它金属和大宗商品蓃延;金融体系中的流动性过剩,可能会在白银及其他资产类别中形成泡沫。德国商业银行指出,铂、钯和其他较小的贵金属更容易成为散户下一步的目标,因为这些金属更容易通过ETF购买。

摘要： [保险]我国保险资管业资产配置稳健增长新华社5月4日电,中国保险资产管理业协会近日发布保险资产管理业综合调研数据显示,截至2020年末,35家机构资产管理规模合计21万亿元,同比增长19%。数据显示,2020年,保险资管业资产配置保持稳健态势,整体以固收类资产为主。在行业配置的各资产类别中,债券、金融产品和银行存款(含存单)规模为前三,合计超15万亿元,占比超七成。

摘要： 新冠疫情成了2020年最大的黑天鹅。近期,欧美国家新一轮疫情发酵,全球确诊总人数已经超过7800万。各国防控措施不断升级,连英法德等国都封境,防止疫情扩散。得力于及时强力的应对,中国疫情防控取得良好的成效,以中国为首的亚洲地区也最早从新冠疫情中复苏。外资普遍认为,随着疫情得到控制,全球经济改善以及流动性充裕的大环境没有改变,这将刺激全球更多资金流入亚洲地区,尤其是中国市场,预计2021年资金保持强劲流入,将为资产市场提供强劲支撑。无论是股票还是债券及其他资产类别,都受到境外市场资金的青睐。

摘要： 数字金币技术变革正在颠覆金融业。比特币已经从无政府主义者的痴迷,变成了许多基金经理坚持认为属于可以平衡投资组合的资产类别。成群结队的数字交易员已经成为华尔街的一股力量。PayPal拥有3.92亿用户,这表明美国正在追赶中国的数字支付巨头。然而,正如我们的特别报告所解释的那样,在科技和金融领域最不引人注意的一次颠覆,可能最终成为最具革命性的变革.

摘要： “从事投研工作这些年最大的感受就是要格外重视专业化分工的作用。每个单一类别的基金经理都有各自的能力边界,基金中基金(FOF)通过专业化分工,能有效拓展组合总体的能力边界。股票、债券作为底层单一资产类别,FOF并不是去替代它们,而是在它们的基础上形成组合,形成更能解决客户痛点的产品或解决方案。”谈及FOF基金的定位和意义,工银瑞信基金FOF投资部总监蒋华安如是说。

摘要： 技术革命正在颠覆传统金融业。比特帀已经从一种去中心化的小众爱好演变为价值1万亿美元的资产类别,甚至连很多基金经理都表示应将其纳入平衡型投资组合中。在支付领域,贝宝(PayPal)拥有3.92亿用户,正在追赶中国的数字支付巨头支付宝。然而,在科技与金融的融合创新上,往往最不起眼的突破可能最具有颠覆性力量,比如,政府数字货帀的诞生。“政府币”是一种新的货帀形式。这意味着个人客户的存款基金将绕过传统放贷机构,直接存入央行。它能使金融实现更好地运作,同时也将权力由个人转至政府,改变了地缘政治结构以及资金分配方式。对于“政府帀”,我们应抱着谨慎乐观的态度。

摘要： 纵观2021年前10个月(截11月1日)全球大类资产类别和大宗商品(以纳入路孚特统计全球主要资产类別为例)表现,在纳入统计资产类别中,布伦特原油、铜等大宗商品价格走势相对强劲。2021年1-10月纳入统计的全球主要资产类别和商品价格走势表现(2021年11月1日价格较2020年12月31日涨跌幅对比)看:布伦特原油(+62.9%)、CRB大宗商品指数(+41.7%)、GSCI软商品指数(+32.2%)位列纳入统计资产涨幅前3位,而白银(-9.3%)、黄金(-5.9%)和钼(-5.4%)位列纳入统计资产跌幅前3位。

摘要： 本申请涉及一种用户异常加密数字资产交易类别判断方法、装置。所述方法包括：挖掘用户的交易哈希和登录数据，构建模型特征数据；根据所述模型特征数据，通过种子K均值聚类算法，计算每个用户的第一异常分值；根据所述模型特征数据，通过iForest模型进行训练，得到每个用户的第二异常分值；对所述第一异常分值和所述第二异常分值进行加权求和，得到每个用户的异常交易结果得分；其中，异常交易结果得分高的用户其异常等级高。采用本方法能够提高异常交易用户判断的准确性。

摘要： 本发明实施例提供了一种金融数据资产的类别标注方法及装置，该方法包括：对金融数据资产进行标签特征抽取，得到该金融数据资产的专业标签；对特定用户展示该金融数据资产，并接收该特定用户对该金融数据资产所添加的用户标签；经过关联分析获取基于该专业标签及该用户标签的标签关联规则，并基于该标签关联规则对该金融数据资产进行类别标注。通过本发明的上述实施例，可以解决相关技术中的金融数据资产的类别标注方式脱离真实的业务场景以及无法高效灵活地实现金融数据资产的类别标注的问题，达到低成本、快速灵活地为金融数据资产标注符合业务实际场景的类别的效果，从而为实现金融数据资产的自动分类提供支持。

摘要： 本申请涉及一种用户异常加密数字资产交易类别判断方法、装置。所述方法包括：挖掘用户的交易哈希和登录数据，构建模型特征数据；根据所述模型特征数据，通过种子K均值聚类算法，计算每个用户的第一异常分值；根据所述模型特征数据，通过iForest模型进行训练，得到每个用户的第二异常分值；对所述第一异常分值和所述第二异常分值进行加权求和，得到每个用户的异常交易结果得分；其中，异常交易结果得分高的用户其异常等级高。采用本方法能够提高异常交易用户判断的准确性。

摘要： 本发明公开一种基于分解策略的多类别不平衡虚拟资产数据分类方法，包括以下步骤：首先使用OVA法以保证模型是使用所有数据训练得到的并从中得出两个最有可能的候选类别，然后计算这两个候选类别的不平衡比值。如果该比值没有超过一定阈值，则直接使用OVO构造分类器；如果该比值超过了阈值，则使用SMOTE法进行采样，在采样后的数据集上训练OVO分类器。本发明可有效减少处理时间和内存消耗，将改进的多类别分解策略A&O法和不平衡数据采样技术SMOTE法相结合，并运用到多类别不平衡虚拟资产数据的分类中，可有效提高分类的精度，同时节省内存空间。

摘要： 提供一种类别判定系统、方法及程序，其用于减少对检查对象物的图像数据进行类别判定时的错误判定。该系统包括：分类部，将检查对象物的图像数据分类为预定数量的类别之中的任意一个类别；提取部，与分类目的地相关联地配置，并且通过对由分类部分类的图像数据进行处理来提取特征量；判定部，对在针对每个分类目的地预先确定的特征量空间中的各分布区域之中的、检查对象物的图像数据被分类的分类目的地的分布区域中是否包含检查对象物的图像数据的特征量进行判定，各分布区域是分类目的地已知的图像数据的特征量的分布区域；以及输出部，在判定为未包含检查对象物的图像数据的特征量的情况下，输出检查对象物的图像数据属于新类别的判定结果。

摘要： 本发明涉及顾客类别分析装置、顾客类别分析系统以及顾客类别分析方法。一种顾客类别分析装置包括：顾客类别标识单元，其标识出现在成像区中的每个人的顾客类别，并且获得指示顾客类别标识的结果的顾客类别信息，成像区被定义为使得从在商业机构的等待区域朝就座区域移动的每个顾客的图像被从顾客的前面捕获；以及过滤单元，其基于出现在成像区中的每个人的行为模式、根据用于将要被包括在分析中的人限制于展示出朝就座区域移动的行为的顾客的预定准则来确定该人是否将被包括在分析中，并且如果该人被确定成不被包括在分析中则从分析排除该人。

摘要： 本发明提供了一种基于资产类别的快速漏洞扫描方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取扫描对象列表；根据所述扫描对象列表，获取设备资产类别信息；根据所述资产类别信息获取对应的漏洞列表，作为设备漏洞检查列表；根据所述设备漏洞检查列表执行检查过程，生成检查结果报告。本发明的优点在于：采用该发明，可大大减少漏洞扫描系统的扫描发包数量和扫描时间，同时提升漏洞检测的准确性，提升安全检测的总体效率。

摘要： 本发明涉及一种信息资产类别识别方法、装置、介质和设备。根据本发明实施例提供的方案，可以对确定出的特征信息进行量化，从而可以通过预先建立的树形贝叶斯模型，来确定信息资产类别。无需将特征信息与特征库中的特征信息进行规则比对，即可以实现信息资产类别的快速识别。且即使特征信息不存在于特征库中，也可以实现信息资产的类别识别，还保证了信息资产类别识别的准确性。

摘要： 本发明提供一种资产类别识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：接收待识别资产信息；将所述待识别资产信息输入至预设的资产识别模型，获得所述待识别资产信息对应的资产类型，所述资产类型包括正常资产以及不良资产。通过采用预先训练好的资产识别模型对待识别资产信息进行识别，从而能够对待识别资产信息对应的资产类型进行准确的识别，进而也能够避免公司企业造成不必要的损失。

摘要： 本发明提供了一种基于资产类别的快速漏洞扫描方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取扫描对象列表；根据所述扫描对象列表，获取设备资产类别信息；根据所述资产类别信息获取对应的漏洞列表，作为设备漏洞检查列表；根据所述设备漏洞检查列表执行检查过程，生成检查结果报告。本发明的优点在于：采用该发明，可大大减少漏洞扫描系统的扫描发包数量和扫描时间，同时提升漏洞检测的准确性，提升安全检测的总体效率。