一、金融時間序列數據含義？

金融時間序列數據要求使用者具備一定的高等數學知識。

特別是其中一些高級的模型，如分析波動率的 ARCH/GARCH 模型、極值理論、連續隨機過程、狀態空間模型等都對使用者的數學水平有著極高的要求。

因此，在很多人眼中，金融時間序列分析無疑帶著厚厚的面紗，令人望而卻步。

然而，如果學習的目的是為了解金融時間序列的特點、熟悉金融時間序列分析的目的、并使用線性但非常實用的模型對金融時間序列進行預測并以此制定量化策略，那么只要具備簡單的統計學基礎，就完全能夠實現這些目標。

金融時間序列分析考慮的是金融變量（比如投資品收益率）隨時間演變的理論和實踐。

任何金融時間序列都包含不確定因素，因此統計學的理論和方法在金融時間序列分析中至關重要。

金融資產的時間序列常被看作是未知隨機變量序列隨時間變化的一個實現。

通常假設該隨機變量序列僅在時間軸上的離散點有定義，則該隨機變量序列就是一個離散隨機過程。比如股票的日收益率就是離散的時間序列。

在量化投資領域，我們的目標是通過統計手段對投資品的收益率這個時間序列建模，以此推斷序列中不同交易日的收益率之間有無任何特征，以此來預測未來的收益率并產生交易信號。

二、大數據金融的七大特征？

大數據金融具有七大特征：高維、多源、實時性、不確定性、異構性、安全性和價值密度大。

高維指數據特征維數多，難以傳統分析法處理；多源指采集數據來自不同的渠道，各異性不一；實時性指數據采集、處理和分析需要實時完成；不確定性指數據的不確定性較高，需采用多種方法進行分析；異構性指業務命題和數據源中數據的不匹配性；安全性指大數據金融的數據存儲與傳輸對信息安全有要求；價值密度大指對數據的挖掘分析能夠帶來重要的經濟價值。

三、金融風暴出現時間點？

金融風暴一般出現沒有準確的時間點，很多人都覺得是十年一個輪回。

但從幾次大危機來看，這些金融風暴都有很多相似的前兆。

1、經濟過熱。都說股市是經濟的晴雨表，經濟過熱的首要表現就是股票的暴漲。無論是最近的08年金融危機，還是1929年的大蕭條，大危機之前的股市都在瘋狂的暴漲，且越到危機前，經濟過熱越嚴重。而過熱帶來的風險一釋放，危機也就發生了。

當然，除了股市外，像CPI(居民消費價格指數)、PMI(采購經理人指數)以及M2(廣義貨幣供給量)等都是衡量宏觀經濟的重要指標。國家統計局在每月初都會公布上個月的CPI、PMI、FAI(固定資產投資)等指標，央行也會分月、分季度等定期公布M0、M1和M2等貨幣政策指標。當經濟過熱時，以上指標均會上漲(也會有過熱時下跌的指標，這里不再贅述)，所以咱們經常看新聞，多少都能感覺到近期的經濟是否過熱。

2、樓市暴漲。尤其是主要經濟體國家，一旦地產過熱，且沒有能力化解風險，就難免會出現危機。日本就是一個典型的例子，賣掉東京可以買下一個美國的“段子”是的確存在的。

1989年，是泡沫經濟的最高峰，東京銀座四丁目的地價每坪( 3.3平方米)1.2億日元。東京的另一個地標——東京帝國廣場，下面一平方英里土地的價格，比整個加利福尼亞的土地價值還高，一座東京都的地價就相當于美國全國的土地價格。到了1990年，泡沫經濟把日本房地產又推向了頂峰期，日本房地產總值相當于日本GDP的200%，在整個20世紀80年代-90年代初，日本在美國的蹂躪下先后經歷了日元美元協議、廣場協議、日美構造協議三個階段，導致日元大幅升值，大量國際熱錢也涌入日本，段子變成了現實。

但最終由于國際游資利用股指期貨做空日本股市，導致股市大崩盤，恐慌情緒進而蔓延到樓市乃至整個經濟。危機爆發了!泡沫破滅后，非實體經濟出現大量不良資產，經濟亂成一片，并最終影響了日本未來幾十年的復蘇。

反觀國內，上個月央行貨幣政策委員會委員樊綱提出的“六個錢包”論，直戳當下高房價下人們的痛處。原話如下：

“如果說要結婚了，并且小夫妻倆上面的六個錢包都能起作用，父母算一個錢包，爺爺奶奶一個錢包，姥姥姥爺一個錢包，愛人的姥姥姥爺，爺爺奶奶和父母，這六個錢包湊在一塊兒能夠幫著支付首付的話，我建議還是買房好。”

盡管不少人將它解讀為“房價還會漲”，但不得不說，當下的樓市已經到了幾乎瘋狂的地步，平時買菜都要討價還價的大媽，買上百萬的房子眼睛都不眨。為什么?因為買到就是賺到，以后還會漲。但在當下人人都手握幾套甚至十幾套房的中國，未來到底是房子是繼續升值，還是像手機一樣，便宜到人手一部呢?

3、金融空心化。說白了就是經濟脫實向虛，沒有錢進入實體經濟，而是在不斷地炒高估值，然后賣給下一個買家。銀行也無心放貸給企業，整天想著拿錢去加杠桿、搞委外，炒房產。凡是在金融危機中表現較差，應對能力很弱的國家，都是經濟空心化比較嚴重的國家。所以國家三令五申地對金融進行嚴管，就是要防患于未然。金融是現代經濟的血液。但過度使用，也會產生相反的作用。

四、探究金融大數據的時間維度

金融大數據及其應用

金融大數據是指金融領域內產生的大量數據，包括市場數據、交易數據、用戶數據等。隨著金融科技的迅猛發展，金融大數據在風險管理、投資決策、信貸評估等方面發揮著重要作用。

時間維度在金融大數據中的重要性

在金融領域，時間是一個至關重要的維度。不同時間點的數據反映了不同的市場狀態和金融活動，對于金融機構和投資者來說，合理地利用時間維度的數據可以提高決策的準確性和效果。

關鍵時間點對投資決策的影響

- 開盤時間點：開盤時的行情信息對投資者進行日內交易決策有重要意義，很多交易策略都是建立在開盤價的基礎上的。

- 收盤時間點：收盤前的尾盤交易往往反映了投資者對當天行情的最終判斷，也是一些資金實現盈利或止損的時機。

- 數據發布時間點：金融數據的發布會引起市場的波動，投資者需要及時獲取并分析這些數據，以做出相應的投資決策。

時間序列分析在金融大數據中的應用

時間序列分析是金融大數據分析中常用的方法之一，通過對歷史數據進行建模和預測，幫助投資者把握市場走勢和風險。同時，時間序列分析也可以用于量化交易、風險管理等方面。

結語

通過對金融大數據的時間維度進行深入探究，可以更好地理解金融市場的運作規律，為投資決策提供更有力的支持。在金融投資領域，對于時間點的把握和分析至關重要，希望本文能為讀者提供一些啟發和幫助。

感謝您看完這篇文章，希望能夠對您有所幫助！

五、金融數據 經濟數據還有什么？

1、 CCER資本市場數據庫：CCER數據庫全面覆蓋了資本市場的各個層次和多個領域，內容主要包括：財務數據、交易數據、治理結構數據庫等。

2、CCER宏觀經濟數據：宏觀數據庫提供完整的全國宏觀和地區宏觀經濟數據、行業和區域經濟數據以及進出口貿易等數據。

3、CCER貨幣市場數據：貨幣市場數據覆蓋貨幣市場和貨幣政策、銀行間拆借、銀行間回購、外匯市場和黃金市場等主要貨幣市場交易和政策信息。

4、CCER特供數據庫服務：特供數據庫服務提供全國大中型企業數據、海關進出口數據以及特有的醫療數據信息。

六、金融數據的特點？

金融數據是指金融行業所涉及的市場數據、公司數據、行業指數和定價數據等的統稱，凡是金融行業涉及相關的數據都可以歸入金融市場大數據體系中，為從業者進行市場分析提供參考。

以路孚特（前身是湯森路透的金融與風險業務板塊）所提供的金融數據為參考，能夠覆蓋所有主要金融市場（包括股票、固收、商品和外匯等），幫助用戶從海量的數據中尋找到合理有效的數據，并且從中判斷出市場預期發展情況和價值。

七、什么叫數據金融？

數據金融是指利用大數據強大的洞察力，挖掘出金融業的內部規律，并推動互聯網金融的轉型與創新。

目前金融業作為傳統行業之一，也會同樣感受到了“數據地震”，金融機構若不能緊隨經濟、技術和社會的發展而發展，也就會面臨被淘汰的危險。

八、金融數據在哪查？

不請自來啦，推薦幾個網站：

1、鏑數聚：

鏑數聚-權威數據 海量聚合

提供了近百個細分行業、近120多萬份數據和報告，網站內容豐富，搜索關鍵熱詞和導航欄匯集了特色板塊，值得沒事多看看；直接搜索“金融業”這一關鍵詞，會出來很多報告，而且相當一部分是免費的。鏑數聚-權威數據 海量聚合提供了近百個細分行業、近120多萬份數據和報告，網站內容豐富，搜索關鍵熱詞和導航欄匯集了特色板塊，值得沒事多看看；直接搜索“金融業”這一關鍵詞，會出來很多報告，而且相當一部分是免費的。

2、政府官方提供的一些財政數據

證券監督管理委員會 http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/

提供證券市場報告統計，有月數據、周數據，可以根據需要進行查找～

3、金融財經網站，這些網站上面既有股票走勢情況，也有公司最近動態

第一財經研究院 http://www.cbnri.org/publication/qijianbaogao/東方財富網 http://data.eastmoney.com/center/同花順 http://data.10jqka.com.cn/動脈橙 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蘇寧金融研究院 http://sif.suning.com/article/list/201/1巨潮資訊網 http://www.cninfo.com.cn/new/index證券時報網 https://data.stcn.com/和訊網 http://data.hexun.com/見微數據 https://www.jianweidata.com/Index

九、探索UIUC金融與數據科學的交匯點

UIUC金融與數據科學專業概覽

UIUC（伊利諾伊大學香檳分校）作為美國頂尖公立大學之一，其金融與數據科學專業備受矚目。該專業的開設旨在培養學生在金融行業中應用數據科學技術解決實際問題的能力。通過深入了解金融理論與實踐，并結合數據科學工具和技術方法，學生將能夠在金融領域中發揮更大的作用。

UIUC金融與數據科學的關聯性

金融行業日益依賴數據科學技術的發展，這是因為數據科學能夠幫助金融從業者更好地理解金融市場、量化風險、優化投資組合等。UIUC的金融與數據科學專業將兩個學科相互結合，為學生提供全面而深入的培訓，以滿足日益增長的金融和數據科學領域的需求。

課程設置與研究方向

UIUC的金融與數據科學專業提供了廣泛的課程選擇，包括金融市場、量化金融、金融數據科學與分析、金融計量學等。在這些課程中，學生將學習并掌握金融理論、統計學、計量經濟學、機器學習等關鍵知識和技能。

同時，UIUC還提供多樣化的研究方向，如風險管理、投資策略、金融科技、金融市場分析等。學生可以根據個人興趣和職業規劃選擇適合自己的研究方向，并在導師的指導下開展獨立的研究項目。

實踐機會與職業發展

UIUC積極為學生提供實踐機會，例如金融實驗室、實習項目和與金融企業的合作等。這些實踐機會將幫助學生將所學知識應用于實際問題，并與業界專業人士進行互動和合作。

UIUC金融與數據科學專業的畢業生在畢業后有很好的職業發展前景。他們可以在金融機構、投資公司、科技行業、數據科學公司等領域找到就業機會。薪資待遇良好，職業發展空間廣闊。

感謝您閱讀本文，相信通過對UIUC金融與數據科學專業的探索，您能更好地了解這個專業在金融行業中的價值，以及它對學生未來職業發展的潛力帶來的幫助。

十、什么是大數據金融？

大數據金融是集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，并準確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平臺在營銷和風控方面有的放矢。