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公司金融tf权威发布_公司金融(2024年12月精准访谈)

内容来源：威名网所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

公司金融tf

广州瑰丽酒店：云端奢华体验 𐟏蠥𙿥𗞧‘𐤸𝩅’店 𐟓 位于广州天河区的核心地带，这家酒店坐落在世界第七高的108层C.TF金融中心，占据了顶层的39层。广州瑰丽酒店的海拔高度约为530米，旁边是1C国金，楼下是K11，距离广州塔仅10分钟车程，去珠江道或者space喝酒也非常方便𐟥‚ 这次我选择入住的是104层的江景房，这是我第一次在超过100层的高空入睡。书桌正对着广州的地标——小蛮腰，站在窗边，整个广州的美景尽收眼底，看着珠江的游船缓缓驶过，这种体验真是奢华至极𐟗𜊊𐟍ž 早餐的种类非常丰富，尤其是水果，新鲜又美味。整体体验非常棒！ 𐟎 限时福利✅ 保证升级✅ 赠送双早 𐟓 地址：珠江东路6号广州周大福金融中心95层

金融人出差穿搭：两天一晚的舒适与时尚兼顾作为一个早八的金融人，出差是家常便饭。这次我选择了一套既舒适又实用的穿搭，两天一晚的行程，轻松应对。第一天：高铁出行，会场亮相 𐟚„✨ 早上，我赶上了高铁，准备前往目的地。黑色羊毛打底衫搭配丝绒半身裙，既保暖又舒适，坐高铁的时候特别舒服。到了会场，披上金色的小香外套，直接上台领奖，气场十足。第二天：公司内部会议 𐟏Ⱏ“ 第二天，我参加了公司的内部会议。简单的白衬衫和白裤子，干净利落，符合金融人的气质。下班后，我乘坐高铁返回北京。北京的天气已经转凉，可水洗的西装成为了我出差的必备单品。配饰与电子设备 𐟎’𐟓𑊊这次出差，我带了LV Speedy 30包包，虽然它在冷宫里待了好几年，但这次发现它特别适合美拉德风格的穿搭。防水耐磨，容量大，出差通勤都非常方便。唯一的缺点是缺少一根长背带。电子设备方面，我带了掌阅Ocean3电子书、IPad Mini、倍思磁吸充电宝和充电器。掌阅Ocean3是我最近的新宠，熄灯后在被窝里看书，光线非常舒适。IPad Mini则是我日常办公的好帮手。化妆品与个人护理 𐟒„𐟧𔊊化妆品方面，我带了兰蔻极光粉饼、TF眼影、阿玛尼隔离、Lamer护手霜和兰蔻唇釉。这些产品都是我日常护理的必备品，保持了我在出差期间的最佳状态。个人小物 𐟒Ž𐟧–‍♀️ 此外，我还带了一把用了十多年的谭木匠梳子，这把梳子陪伴了我很长时间，已经成为了我生活中的一部分。总的来说，这次出差穿搭既舒适又时尚，两天一晚的行程轻松应对。希望这些分享能给大家一些灵感，让我们的出差之旅更加愉快！

法布勒斯：从“真TM棒”到金融男香的秘密 𐟧动ﴥˆ𐔆的香水，大家首先想到的可能是乌木沉香，但今天我要和大家聊聊另一款备受瞩目的TF香水——法布勒斯。 𐟧劦𓕥𘃥‹’斯其实还有一个更接地气的名字——“真TM棒”！这个名字更符合我和Tom Ford第一次闻到它时的感受——真是太棒了！ 𐟧劥﹦ˆ‘来说，这瓶香水当然是好闻的。这是我大学时收到的一瓶香水，当时我刚入门香水世界，在各种商业香中突然闻到了这瓶与众不同的皮革香，真是让我眼前一亮，直呼“棒”。 𐟧劢€œ真TM棒”延续了商业男香的传统，开头是薰衣草和鼠尾草，营造出一种阳刚、干燥的男性魅力。中调则是皮革，这里的皮革非常易于接受，没有腥臭的动物感，反而像是保养得当的高档皮革，呈现出一种哑光的质感。中间的杏仁味道不太明显，稍稍的苦味增添了层次感。这瓶香水还有一个重要的元素就是甜味，香草和琥珀营造出的温暖甜味，香草的比例拿捏得很好，甜而不腻。一众的木质打底，不像网上说的那么单调，但略显粉尘的脂粉感让我不会日常穿它。 𐟧劧Ž𐥜襦‚果单从味道出发，我还会觉得它是一瓶好香吗？答案是不会的。它没有那么出彩，不过是回忆加了分，让我想起来时喷两下。这瓶香水特别适合金融行业的男士，它会让你显得正经又不沉闷。

10.18金融数据国内 1、香港按揭证券有限公司：成功完成第三次发行合计约238亿港元等值的社会责任债券，本次发债是亚太地区最大规模的社会责任债券，打破了按揭证券公司2023年9月的纪录。 2、新三板：10月17日，合计挂牌6167家公司，当日新增5家，成交金额1.95亿。三板成指报773.03，涨0.35%，成交额1.30亿。 3、国内商品期货：截至10月17日下午收盘，主力合约几乎全线下跌。玻璃跌停，跌幅10.03%，焦煤跌停，跌幅8.00%，纯碱跌超8%，焦炭跌超7%，铁矿石跌近6%，碳酸锂跌超5%，欧线集运、沪镍跌超3%，锰硅、尿素、硅铁跌近3%，不锈钢、鸡蛋、菜粕、甲醇、塑料等跌超1%；涨幅方面，烧碱涨近2%，苹果、沪金涨超1%，氧化铝小幅上涨。 4、国债：10月17日，2年期国债期货主力合约TS2412上行0.10%至102.458；5年期国债期货主力合约TF2412上行0.21%至105.005；10年期国债期货主力合约T2412上行0.21%至106.345。10年期国债利率跌2.47BP，至2.11%；10年期国开债利率跌2.75BP，至2.19%。 5、上海国际能源交易中心：10月17日，原油期货主力合约2412，以531.0元/桶收盘，下跌3.5元，跌幅为0.65%。全部合约成交164632手，持仓量减少1364手至48573手。主力合约成交77779手，持仓量增加624手至25198手。 6、央行：10月17日进行1326亿元7天期逆回购操作，操作利率为1.50%，与此前持平。因当日有1500元7天期逆回购到期，实现净回笼174亿元。 7、Shibor：隔夜报1.4250%，下跌3.50个基点。7天报1.5490%，下跌4.10个基点。3个月报1.8550%，上涨0.90个基点。 8、人民币：在岸人民币兑美元16:30收盘，报7.1233，跌0.1167%，人民币中间价报7.1220，跌0.0407%。 9、上海环交所：10月17日，全国碳市场碳排放配额挂牌协议交易成交量211113吨，成交额2167.89万元，收盘价103.42元/吨，涨0.73%。国外 10、亚洲：日经225指数跌0.69%，报38911.19点。韩国KOSPI指数跌0.03%，报2609.54点。 11、美股：道指收涨0.37%，报43239.05点；纳指收涨0.04%，报18373.61点；标普500收跌0.02%，报5841.47点。 12、欧洲：英国富时100收涨0.67%，报8385.13点；德国DAX30收涨0.77%，报19583.39点；法国CAC40收涨1.22%，报7583.73点。 13、黄金：COMEX黄金期货收涨0.61%，报2707.6美元/盎司。 14、原油：WTI 11月原油期货收涨0.4%，报70.67美元/桶；布伦特12月原油期货收涨0.31%，报74.45美元/桶。 15、波罗的海干散货指数：跌4.89%，至1594点。

澳洲本土眼影盘测评：性价比超高！最近入手了不少网红眼影盘，包括Tom Ford、NYX、ABH、Too Faced、Huda Beauty、ColourPop和Smashbox。欧美大牌如Smashbox和Huda Beauty确实让我眼前一亮。原本打算入手Heat盘，因为我有收集眼影的癖好。据说这是一种购物病，网上还有收集几百个充电宝的案例。不过，在澳洲生活了6年的我，竟然没发现一个本土品牌——Chichi。这个品牌是近两年新晋的，在Myer百货里和Chanel、TF这些大牌一起销售，价格却是大牌的三分之一。然而，个人觉得Chanel、Dior和兰蔻的眼影盘跟Chichi根本没法比。兰蔻的飞粉现象让我无法接受，而Dior和Chanel则更专注于包包，毕竟它们不是以化妆品闻名的品牌。学了几年金融经济后，我深深懂得术业有专攻的道理。以下是这盘眼影盘的测评：粉质：超级细腻，图3试色可以看出颜色很容易上，显色度也很高。同等价位的NYX显色度不如这盘，而且有些卡粉，上色效果也不如这盘明显。澳洲官网上的价格Chichi相对便宜一些。闪粉的顺滑度和ColourPop差不多，但ColourPop的哑光色不如Chichi。晕染效果容易，不需要死撮。持久度：洗完澡后再搓颜色褪色并不明显。外观：外观和ABH差不多，盒子是高雅的黑色，比ABH多一只刷子。它家的刷子非常柔软舒适，毛质和RT有一拼。种草是因为百度上有人发了Chichi的Spices盘，但在myer已经找不到那盘了。那个Spices盘就是完美的替代品好吗！之后打算入手其他色号。总之，大爱！相见恨晚～要买要趁早，这个牌子的价格会看涨。如果真的喜欢的小仙女们，可以帮忙寄一些回去哦。

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

「期货」10月9日金融数据国内 1、央行：9月，国开行、中国进出口银行、中国农行净归还抵押补充贷款700亿元。期末抵押补充贷款余额为25841亿元。 2、新三板：10月8日，合计挂牌6149家公司，当日新增3家，成交金额9.51亿。三板成指报777.67，涨0.83%，成交额8.49亿。 3、国内商品期货：截至10月8日下午收盘，互有涨跌。原油、燃料油期货主力合约涨停，LU燃油涨超8%，液化气、沥青涨逾5%，PX、PTA等涨超3%，棕榈油、甁片等涨超2%；集运欧线跌近20%，纯碱跌逾9%，菜粕、豆一等跌超4%，锰硅、豆粕等跌逾3%，铁矿石、豆二等跌超2%。 4、国债：10月8日，2年期国债期货主力合约TS2412下行0.08%至102.208，5年期国债期货主力合约TF2412下行0.19%至104.340，10年期国债期货主力合约T2412下行0.16%至105.345。10年期国债利率涨4.10BP，至2.19%；10年期国开债利率涨3.90BP，至2.29%。 5、上海国际能源交易中心：10月8日，原油期货主力合约2411，以580.1元/桶收盘，上涨52.7元，涨幅为9.99%。全部合约成交6225手，持仓量减少3675手至43204手。主力合约成交2336手，持仓量减少1152手至19816手。 6、央行：10月8日进行417亿元7天期逆回购操作，操作利率为1.50%，与此前持平。当日有9286亿元逆回购到期。 7、Shibor：隔夜报1.5090%，下跌0.50个基点。7天报1.6970%，上涨17.50个基点。3个月报1.8400%，上涨0.00个基点。 8、人民币：在岸人民币兑美元16:30收盘，报7.0535，跌0.5402%，人民币中间价报7.0709，跌0.9062%。 9、上海环交所：10月8日，全国碳市场碳排放配额挂牌协议交易成交量120121吨，成交额1223.77万元，收盘价100.03元/吨，涨0.55%。国外 10、亚洲：日经225指数跌1%，报38937.54点。韩国KOSPI指数跌0.61%，报2594.57点。 11、美股：道指收涨0.30%，报42080.37点；纳指收涨1.45%，报18182.92点；标普500收涨0.97%，报5751.13点。 12、欧洲：英国富时100收跌1.36%，报8190.61点；德国DAX30收跌0.20%，报19066.47点；法国CAC40收跌0.72%，报7521.32点。 13、黄金：COMEX黄金期货收跌0.8%，报2640.6美元/盎司。 14、原油：WTI原油期货结算价跌4.63%，报73.57美元/桶。布伦特原油期货结算价跌4.6%，报77.18美元/桶。 15、波罗的海干散货指数：跌2.46%，报1860点。

机器学习在管理研究中的应用：最新综述 𐟓š 三篇关于机器学习在管理研究中的综述文章，分别是：一篇较老的英文文章（20年发表），一篇最新的英文文章（23年发表），以及一篇刘景江老师于23年发表在《管理世界》上的文章。结合起来看会更好。按领域划分会计和金融领域重点关注公司发布的信息（年报、MD&A、电话会议、公告）、投资者情绪和分析师报告。通过公司信息的语调、情感和频率进行预测。常用分类算法（有监督学习）、建模（LDA）、情感分析、词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention）。有监督学习可以参考一篇关于企业数字化转型的测度难题的文章。注意力机制可以参考谷歌的论文《Attention is All You Need》。信管、市场营销、战略、运营这些领域的研究方法大致相同，具体内容见原文。按方法划分变量测量典型的变量测量方法包括：通过年报、电话会议和MD&A来测量CEO性格和管理层短视；通过分析师文本信息价值；财务披露的语调；个人推文等。实践预测典型的实践预测应用包括：财务欺诈和市场回报与风险。因果推断因果推断应用于平均处理效应和异质性处理效应，可以使用SVM、Lasso、树和随机森林等方法。文本相似性典型的文本相似性分析包括：按照公司公布的主营业务进行相似性分析，提出新的行业划分方法；任务和技能的匹配度。 NLP全流程预处理预处理主要包括：去标点、停用词和空格。词义表示离散式表示： One-Hot：简单但稀疏矩阵且难以理解语义。词袋：稀疏矩阵，难以理解语义，高频词干扰。 TF-IDF：稀疏矩阵，但有文章使用该方法。 Hash：可以降维，但会丢失原有意义，不推荐（PCA降维也有类似情况）。分布式表示： Word2Vec、ELMo、Glove（大数据文本BERT会更好用）。算法分类：最常见，包括传统的SVM和KNN等。情感分析：本质上也是一种分类。建模：LDA。深度学习：CNN、LSTM（现在用transformer架构更好，包括GPT和BERT）。未来展望机器学习在管理研究中的地位一直比较尴尬，可能是因为其统计解释能力不足和对未来的解释能力不足。但随着各种LLM模型的进一步发展，机器学习有可能成为未来研究的一个发展方向。

Python编程：从爬虫到深度学习全攻略 𐟌 爬虫编程：Python在爬虫编程领域有着广泛的应用。通过编写爬虫程序，可以获取网页上的数据，进行数据抓取和清洗。 𐟓Š 数据分析：Python提供了丰富的数据分析工具。数据处理、模型评估、FP-growth等算法都可以用Python实现。 𐟖‹️ 文本分析：文本分析是自然语言处理的重要部分。Python支持多种文本分析工具，如BERTopic、TF-IDF、文本主题聚类、情感分析、LDA聚类、词云图、去停用词和Word2vec等。 𐟎蠨œ𚨧†觉：Python在计算机视觉领域也有广泛应用。图像分类、目标检测、图像增强、目标跟踪、图像分割等任务都可以通过Python实现。 𐟓ˆ 时间序列分析：时间序列分析是金融和经济领域的重要应用。Python支持多种时间序列分析工具，如ARIMA、LSTM、CNN、GNN、GAN、Informer、Transformer、Autoformer、Fedformer、VAR和注意力机制等。 𐟌𓠦œ𚥙襭椹：Python是机器学习领域的首选编程语言。决策树、随机森林、贝叶斯、逻辑回归、SVM、LightGBM、XGBoost、KNN和Apriori等算法都可以用Python实现。 𐟔 深度学习：Python在深度学习领域也有着强大的支持。CNN、LSTM、BiLSTM、TextCNN、DeepFM和注意力机制等深度学习模型都可以用Python构建。

AEE P5：全能记录仪，稳定拍摄新选择 AEE P5 头戴式音视频记录仪，5G全网通，4K高清摄像，APP互联，公网对讲，120度广角，双重防抖，怎么用都稳！ 𐟓𖠓IM1加密卡/TF卡槽：内置三卡槽，实现全网通通话，数据高性能加密，支持512G的TFSD卡扩展，满足大存储、高安全性、流畅通话的需求。 𐟓𒠁PP互联：通过WiFi连接APP，可实现手机同步遥控拍照或录影，也可通过APP设置参数、编辑分享短视频。 𐟎堦™𚨃𝩙噪：真4K超清直播，支持丰富直播平台，多分辨率可选，随时与世界面对面分享，还能随手录制直播画面。 𐟔‹ 双电池设计：可拆卸双电池，更换电池不断电，标配双电池，通过搭配移动电源或者连接充电器，可实现边充边录，大大延长续航时间。 𐟑€ 实时近眼取景：头戴式摄像头，头戴式设计镜头位置与眼睛相近，所看即所录，无需频繁调整角度，让摄录变得更轻松。 𐟓𘠥𙿨璦衧𛄯𜚦 ‡配三个摄像头，根据场景使用，可有效抑制的多种像差，实现高画质拍摄。 𐟓Š 6+3轴防抖技术：采用6轴陀螺仪和机械+3轴地磁防抖技术增稳，轻松应对日常生活中的拍照场景，关闭防抖或开启防抖，怎样都稳。 𐟓ᠵG全网通：支持移动、联通/电信，公网对讲、北斗定位，2.4G/5GWIFI保障网络稳定性，为用户提供专业对讲PTT一键对讲功能，三大运营商任你选。 𐟒砉PX5防水：牢固密封机身，具备IPX5级防泼溅性能，雨中佩戴，能承受泥土雨水的冲击，防水等级不适用于游泳/潜水等使用场景。 𐟚𔢀♂️ 耐用抗造：2米抗震防摔，适合各种运动场景，如户外探险、野外露营、骑行徒步、滑雪登山、自驾旅行等。 𐟏⠥𚔧”襜𚦙ﯼš乘务、金融、医院、教育、餐饮，酒店、商场等服务行业，满足您的行业需求。 𐟛᯸ 实力出众：金融、银行、商场、保镖、物业，小区、园区等大型活动安保，满足您的行业需求。 𐟓𘠦—…拍Vlog：户外探险、野外露营、骑行徒步、滑雪登山、自驾旅行、休闲运动等，满足您的需求。 AEE P5 头戴式音视频记录仪，5G全网通，4K高清摄像，APP互联，公网对讲，120度广角，双重防抖，怎么用都稳！

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