Как применяются навыки быстрого вычисления в финансовой аналитике?

Навыки быстрого вычисления в финансовой аналитике применяются, например, в следующих областях:

• Кредитный скоринг. habr.com Алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам эффективнее и быстрее обрабатывать данные и принимать решения касательно кредитования, страхования, защиты от мошенничества и т. д.. habr.com
• Извлечение информации. habr.com Автоматическое получение структурированных данных при обработке неструктурированной или слабоструктурированной информации. habr.com Как правило, это касается работы с веб-контентом, то есть статьями, публикациями в социальных сетях и различными документами. habr.com
• Защита от мошенничества и управление идентификационной информацией пользователей. habr.com Машинное обучение даёт более эффективные методы выявления мошенничества. habr.com Благодаря созданным решениям можно проводить анализ истории транзакций для построения модели, которая могла бы распознать мошеннические действия. habr.com
• Алгоритмические стратегии для торговли. habr.com Машинное обучение применяется для создания высокоэффективных алгоритмических стратегий для торговли. habr.com Основной формой алгоритмической торговли является высокочастотный трейдинг, в котором для быстрой торговли ценными бумагами задействованы специальные алгоритмы и торговые роботы. habr.com
• Оптимизация портфеля. www.tradingview.com Квантовые вычисления позволяют финансовым аналитикам выполнять сложные вычисления, такие как задачи оптимизации, моделирование портфеля ценных бумаг и ценообразование деривативов, за долю времени, затрачиваемого на классические компьютеры. www.tradingview.com