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针对供应链金融、金融文本分析、量化交易等大数据应用场景打造了易使用、高可靠、高性能的大数据方案,帮助企业客户快速构建大数据平台,满足企业的海量数据存储和分析需求。 依赖融汇金信大数据平台运行您的解决方案有助于更加快速地启动和运行您的应用程序,并同时提供业界领先的安全级别。

易使用

使用简单,便于操作,不必花时间关注节点调配、集群配置和集群调试,助客户从零搭建到秒级部署

高可靠

海量数据高可靠性保障,多重备份、秒级恢复。采用业界领先的内核优化和热补丁技术,支持无间断在线迁移,数据可靠性不低于99.9999%。

高性能

从千万到百亿级数据分析的毫秒级响应,和传统单机多线程程序相比,性能提高百倍以上。

业界领先的安全级别

完善的端口入侵扫描、挂马扫描、漏洞扫描等附加服务,十年攻防一朝成盾,有丰富的网络攻击防御经验,有效降低安全风险

成功案例

为国内一流券商提供股票指标大数据分析服务,其原来的单机多线程指标分析程序,在采用大数据平台后,运行时间由原来的5分钟缩短到5毫秒,性能直接提高了百倍以上。通过融汇金信大数据平台,该券商指标分析能力大大加强,完全做到了盘中指标实时分析,也提升了其在整个券商界的整体竞争力。针对供应链金融、金融文本分析、量化交易等大数据应用场景打造了易使用、高可靠、高性能的大数据方案,帮助企业客户快速构建大数据平台,满足企业的海量数据存储和分析需求。 依赖融汇金信大数据平台运行您的解决方案有助于更加快速地启动和运行您的应用程序,并同时提供业界领先的安全级别。

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利用大数据及文本语义分析来处理金融领域的文本,主要包括文本语义分析,分布式抓取计算,语义网自动构建,文本情感分析;根据文本得出的结论可以辅助投资者进行决策。

语义分析优势

• 深层次分析资讯中实体及实体关系
  – 语义搜索“云南干旱”,可以从语义网中得到影响的产品和公司
  – 突然发布水利政策,可以识别到政策发布的事件,从而在语义网中找到影响的个股
  – 通过语义可以进行情感分析,可以仅查找实体的正负面消息

分布式抓取计算

• 大规模的实时,分布式抓取存储
• 使用Map-Reduce技术来完成语义分析的分布式处理

语义网自动构建

• 传统的语义网知识构建,主要依据手工进行整理,我们进行了一系列的人工智能的研究,可以把一些工作进行自动化处理
• 基于机器学习中迭代,自学习,自动分类的方法,自动识别资讯中知识元,知识元关系,以及实体的属性
• 语义网自动验证,自动识别的进入语义网内部,经过严格的认证,避免错误的数据

样例如云南干旱-语义分析

• 云南干旱对财经领域的影响
  – 三七价格暴涨
  – 割胶期延后

• 三七涨价影响到以其为原材料的公司

• 橡胶产量变动会影响的公司和其它产品等

相关句子判断倾向性

暂没有太大利空,预计大盘仍有上行概率。不排除挑战60日均线。操作上继续关注个股机会综上,
我们认为指数近期仍可能延续反弹走势,投资者可积极参与活跃板块的交易性投资机会,

预计大盘将会继续振荡,而下周有望再度上冲,短期目标在2180

大盘倾向性走势图

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基于大数据的量化投资是基于市场全部数据,利用数量化统计分析工具构建相应的数据模型,借助计算机程序化交易从而实现其投资理念的一种交易方式。蕴含大数据基因的我们致力于提供高效可靠的量化交易程序和解决方案。

基于大数据技术的市场数据存储

金融市场每日产生全维度海量数据信息,安全保存在多节点构造的可靠存储设备中。
大数据存储设备可以使用多个廉价节点构造可靠的数据存储。其具有高度的可扩展性,可以随着数据量的增加进行动态扩展;通过使用普通硬件构造廉价节点,从而有效控制成本;具有故障容错性,即某一节点发生故障,也可通过其他节点的容错数据恢复正常。

利用大数据技术降低数据处理成本

大数据技术使得数据处理成本大幅下降。通过使用大量的节点并行工作,可以实现准实时的数据处理,打破原来只能通过大型计算机才能进行海量数据实时处理的状况,大大降低了数据处理的成本。

通过大数据技术挖掘金融资产波动关系

基于大数据的量化投资可以揭示出各个金融资产的相关性。

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利用大数年处理技术接合供应链管理的理念和方法,为相互关联的企业提供金融服务。主要业务模式是以核心企业的上下游企业为服务对象,以真实的交易大量数据处理为前提,在采购、生产、销售各环节提供金融服务。

利用大数据快速评估目标客户资信

利用大数据,可以对客户财务数据、生产数据、电水消耗、工资水平、订单数量、现金流量、资产负债、投资偏好、成败比例、技术水平、研发投入、产品周期、安全库存、销售分配等进行全方位分析,信息透明化,能客观反映企业状况,从而提高资信评估和放贷速度。

利用大数据提供精准金融和物流服务

贷款时间、期间、规模、用途、流向,仓储、运输、代采、集采、货代、保兑、中介、担保一体化运营。记录所有数据并生成数模型进行评估每一个环节。

 

利用大数据判断需求方向和需求量

大数据可帮助我们判断一系列变动的规律,大数据可以分析整个行业的趋势,地区发展的趋势,产品变动的趋势,以这些趋势更好判断需求方向和数量。

我们公司利用大数据技术及金融建模的集累,为多家公司提供供应链金融解决方案。

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