金融科技智慧金融系列講座第五十八期

《漢紀十二》記載：“罷三銖錢🤸🏿‍♂️，更鑄五銖錢。於是民多盜鑄錢🐬🧑‍🔬，楚地尤甚。”

“上既下緡錢令而尊蔔式🛍，百姓終莫分財佐縣官，於是楊可告緡錢縱矣。義縱以為此亂民，部吏捕其為可使者。天子以縱為廢格沮事，棄縱市👨🏽‍🚀。”

“自造白金，五銖錢後🧑‍🦯‍➡️🙍🏼‍♂️，吏民之坐盜鑄金錢死者數十萬人，其不發覺者不可勝計💂‍♂️，天下大抵無慮皆鑄金錢矣🌜。犯者眾🎗，吏不能盡誅。”

“是歲，大農令顏異誅。初，異以廉直🎾，稍遷至九卿📱。上與張湯既造白鹿皮幣🚉，問異🪮，異曰：‘今王侯朝賀以蒼壁，直數千🙋🏿，而以皮薦反四十萬，本末不相稱🙅‍♀️。’天子不說。”

“白金稍賤👩🏿‍⚖️，民不寶用，竟廢之👷🏿‍♂️。於是悉禁郡、國無鑄錢🪐，專令上林三官鑄錢，令天下非三官錢不得行🕦。而民之鑄錢益少，計其費不能相當🐦‍🔥。惟真工、大奸乃盜為之。”

從歷史上來看♻，在古代已經有了對於經濟發展的記載和對於貨幣的記載🧑🏼‍💼，這也像極了疫情結束之後，工商逐漸恢復的場景，在買賣過程中，貨幣馬上恢復了流通和交易功能♋️。本期王春子老師為我們帶來題為《Predicting stock market index using fusion of machine learning techniques》的講座⚆。王春子老師首先闡述了預測股票價格走勢的一些基本方法，預測股票價格走勢其實也是非常傳統和經典的問題👙。接下來，王春子老師分析了用於機器學習的不同的指標，這些指標包括移動平均指標👻、沖量指標、RSI🤷🏽‍♀️、William指標等等。在介紹完這些指標之後🧑🏻‍🎨，王春子老師介紹了目前已經發表的關於機器學習預測股市的相關論文。隨後她比較了不同機器學習方法預測股市之後的誤差項。對於模型拓展之後所得的更為復雜模型預測的結果可能更為精確。從王春子老師所講述的論文及研究進展來看，其所學的知識體系非常紮實，而且對於所描述的模型非常準確，希望王老師在今後的學習工作中為我們帶來更為詳實更為精彩的研究。

（供稿：曹煥）