流动性做市 4 - 用户行为风险
用户行为风险系统主要包括: 配置 指的是配置一些风控维度进行数据监控统计, 查询 指的是基于配置查询用户触发记录, 和 处理开关 在配置和查询之后对有风险的用户进行一定的开关操作.
风控配置与数据查询:
平台风控配置
用户风控记录查询(盈亏,出入金,异常行为)
平台风控数据查询(资产对账)
风
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流动性做市 3 - 市场风险与政策风险
一. 市场风险市场风险 主要包括: 行情波动, 报价丢失, 项目跑路, 交易所跑路
行情波动的风险, 主要因为消息产生的确定性方向波动, 做市没能快速捕捉消息而造成亏损. 这时候的主要应对方式是在消息放出时间点之前, 降低流动性厚度.
报价丢失主要因为网络问题, 维护, 项目方跑路, 交易所跑路引起
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流动性做市 2 - 做市系统与流动性风险
一. 做市系统风险做市系统风险 主要来源于三部分: 外部市场 API 问题, 做市市场 API 问题, 资产仓位管理
其中 API 问题主要分为公有 API 和私有 API 问题.
公有 API 主要包括: 订单簿,报价,成交单,K 线,成交量等. 外网 API 主要影响报价以及市场数据的分析, 以
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流动性做市 1 - 风控系统概述
风控系统设计的主要目的, 是帮助交易所或者流动性服务商, 在提供流动性做市时快速找到可能存在的风险点, 并基于处理预案进行相应的风控操作.
风险主要分为以下方面
交易系统风险: 系统漏洞, 流量攻击, 访问墙, 钱包被盗
做市系统风险: 交易所/做市系统 API 问题(订单簿,报价,成交单,K 线
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人工智能学习 7 - 神经网络
神经网络
输入层: x1, x2…
隐藏层: a1, a2… 计算的中间过程
输出层: y1, y2…
神经网络结构越复杂, 能解决的问题就越复杂
将输入层数据使用 $z = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + b$ (即为 $Z = W^TX+b$) 计算后, 通过激活
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人工智能学习 6 - Python对象和类
类的定义和使用类定义
SuperClass(): # 属性/变量, 不定义直接在 __init__ 中赋值即可完成属性的声明 # name = "" #
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人工智能学习 5 - 人工智能数学基础
机器学习模型
Linger or Logistic Regression 线性回归与逻辑回归
Decision Tree or Random Forests
Gradient Boosting Machines(xgboost, lightgbm..)
CNN: Convolutional Neut
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人工智能学习 4 - Python的 条件 循环 推导式 与 函数
条件 cond: passelif cond: passelse: pass
循环方式: while 循环, for 循环 cond: break continue pass
12for item in str/list/tuple/set/dict
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人工智能学习 3 - 人工智能理论科普 FAQ
基础概念快问快答 FAQ
深度学习 机器学习 和 人工智能的关系
深度学习(DL) ⊂ 机器学习(ML) ⊂ 人工智能(AI)
什么是机器学习
机器学习即从数据集中, 寻找一个数据关系函数: 训练数据集-优化模型函数-完成新的任务
入门机器学习任务都有哪些例子
手写数字识别
猫狗识别
语言情感
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人工智能学习 2 - 基础Python数据类型
由于我本身有 Golang, NodeJS 经验, Python 也写过一些项目, 这里基础语法只快速写一些和其他语言略有不同的习惯.
数据类型数据类型参考: https://www.geeksforgeeks.org/python-data-types/?ref=lbp
基础数据类型包括:
数字
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