你对金融市场科技化发展趋势有何理解

全球金融科技产业发展历程

金融科技在全球领域的发展可以看做是新兴科技、金融企业对传统银行体系的一次变革，区块链、云计算、智能科技等产业的发展使得传统的金融服务和手段面临了来自新技术的冲击，而银行在金融科技的发展期间也不断的适应并融合了新兴技术，使金融科技能够更好地在全球范围内为消费者提供不断完善的服务，目前来看，全球金融科技的发展主要可以分为三个发展阶段：

全球金融科技政策以监管为主

根据IMF公布的数据，全球范围内尤其是在美国和欧洲主要经济体高于预期的通货膨胀引发金融环境收紧，乌克兰危机的负面溢出效应等进一步冲击世界经济。在此种情况下，金融科技产业的发展在近几年普遍收缩的金融市场可谓逆势生长。数字化、透明化和便捷性的特点使得金融科技产业非常符合疫情背景下的全球金融产业发展趋势。

从全球主要地区对于金融科技产业的政策环境可以看出，目前为止全球范围内主要的政策引导方向是以监管、规范类为主，各国针对金融领域的新兴技术，特别是人工智能、大数据等领域的应用在隐私安全、支付安全等领域做出了明确的限制条例，这也是近年来全球范围内对于金融科技的发展讨论最激烈的方面。

全球金融科技产业已形成四种业务模式

根据BIS的相关报告，金融科技可以分为支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理和市场设施四类，其中前三类业务具有较为明显的金融属性，最后一类是金融中后台设施。

具体来看，技术市场设施通常包括客户身份认证、多维数据归集处理等可以跨行业通用的基础技术支持，也包括分布式账户、大数据、云计算等技术基础设施，此类业务多属于金融机构的业务外包范畴，同样与产业数字金融的服务创新密切相关。

全球金融科技产业市场规模不断上涨

根据Statista网站公布的数据来看，全球金融科技产业收入规模近5年来呈现不断上涨的态势，全球范围内金融科技在传统金融领域的渗透率不断扩大，金融科技水平不断提升，产业投融资规模总体上涨，金融科技在东亚区域的增长规模持续上涨。2021年全球金融科技产业市场规模达到1462亿美元，近5年复合增长率达到128%。据初步统计，2022年全球金融科技产业市场规模突破1600亿美元。

注：全球金融科技产业市场规模测算口径按照行业部署主要涵盖云端服务、金融服务技术支持（包括转账、个人理财、保险、贷款、财富管理）等。

2028年市场规模将突破4000亿美元

根据Global research提供的数据来看，2023-2028年将是全球金融科技快速发展的阶段，5年行业规模复合增长率有望超过15%，2023年全球产业规模将达到1975亿美元，2028年全球金融科技产业市场规模将超过4000亿美元。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国金融科技产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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垫场演出：如何在ipython Notebook里运行R？（一行命令搞定版）
从去年开始，我抛弃了mathmatica,eviews,matlab之类的商业统计和数学软件，开始拥抱开源数据分析。这一方面是因为工作需要，想掌握一门更通用的编程语言，一方面也因为和所有中国的分析师一样，我用的是盗版的eviews和matlab，因此是完全没有客户支持。为了解决日常问题而花的研究文档和stackoverflow上的工作量，并不比用开源软件更少。而开源的好处是，实在查不到解决方案了，至少我还可以去看源代码，虽然看不看得懂可以再讨论，但 I‘d like to have the option。
大家都知道开源数据分析的两大利器，IPython 和 R。一般来说，IPython从Python发展而来，更倾向于科学计算。互联网数据分析更喜欢用。而R是统计学家发展出的一门语言，在金融、经济和社会科学领域应用更广泛。我更喜欢R的数据解构和与数学相关的syntax，在读完R的入门教程之后，很多时候我都不需要去查文档，猜都能猜到我想用的一些函数名称(lag(),diff())。另一方面，我也喜欢Ipython Notebook的交互方式，在富文本的展示效果和使用体验上，R markdown简直就是个不成熟的玩具，更何况Python还是个更成熟的通用编程语言，除了数据以外，几乎可以和这个世界的一切协议进行通信。之前，我一直是在用Rstudio调试R代码，用Anaconda的IPython Notebook或者spyder调试Python代码，有必要的话再通过Rpy2之类的接口综合起来。
但是8月底，收到了Anaconda的一封邮件：Ipython Notebook升级到40，改名Jupyter。而且，可以开始用conda管理R的程序包了，Anaconda正式支持R！下载安装Anaconda，然后一条命令：
conda create -n my-r-env -c r r-essentials
就可以创建R的虚拟环境，安装由Anaconda维护的R发行版本r-essentials 然后在ipython Notebook里面用R的语法调试、运行R程序！Windows,Linux,OS X全都可用！how cool is that！再见啦，rpy2。
正场：如何在云端运行Jupyter Notebook
成功在ipython里面创建了R的环境之后，我又想尝试之前的一个想法了，部署一个云端的计算服务器。传统行业还没有进入大数据时代，数据量相对较小，绝大部分运算任务都是在我的笔记本上解决。但因为开始用Python了，也开始自己写爬虫、甚至想做自己的云端数据可视化方案(否则怎么向非码农的领导展示花了这么多时间的研究成果？代码？）。当然，rstudio拥有rstudio server版本，也可以在云端运行。但我觉得ipython的界面是一个更漂亮的前端页面，支持markdown功能，可以写入很多注释文档，以便非码农使用。另一方面，ipython支持bokeh,一个html5的数据可视化方案。
google了一阵之后发现，目前网上所有在云端安装ipython notebook的方案都是基于ipython 2x的。而在ipython30之后，原有的配置方法已经不可用，只好自己去研究文档。经过几个小时的试错，终于在云端开始跑起了。
以下是主要步骤，前提是，拥有一个虚拟机，并且有ssh账号登陆。没有的同学可以自己在阿里云之类的服务商处申请，个人推荐”1元免费试用“1个月的微软云。一般这些主机服务商都会提供一个基本的教程，因此从设置主机直到创建账号，ssh登陆都应该不是什么问题。
接下来，下载miniconda，一个科学计算环境管理软件，Anaconda的最小发型版本（假设运行的是64位Linux 虚拟机)：
wget ">