金融科技可视分析

金融科技（FinTech）领域的数据种类丰富，主要包括时间序列数据（股价、交易量）、网络数据（股权关系、交易网络）和文本数据（公告、研报、新闻）。这些多模态数据为可视分析提供了广阔的舞台。

智能投研的核心是从海量金融文本和结构化数据中自动检测对市场有影响的事件，如并购重组、高管变动、政策发布等。这一流程包含两个关键步骤：构建知识图谱和基于图谱的事件检测。

金融知识图谱以实体（公司、产品、人物）为节点，以关系（供应、投资、竞争）为边，构建结构化的知识网络。构建流程包括实体抽取、关系抽取和图谱融合。

事件检测旨在从新闻流、公告和社交媒体中自动识别影响股价的关键事件。常用方法包括基于规则的模式匹配、基于NLP的语义理解，以及基于知识图谱的推理。事件检测结果常与K线图叠加展示，帮助分析师理解事件对价格的影响。

随着金融科技的发展，基金投资从传统的人工选股转向数据驱动的智能策略。核心环节包括预测分析（对基金未来表现进行建模）和基金筛选（从数千只基金中找到最优组合）。

基金预测分析结合定量指标（夏普比率、最大回撤、波动率）和定性因素（基金经理评级、行业配置），利用机器学习模型进行收益预测。可视化在此过程中扮演关键角色：帮助分析师理解模型预测依据，发现潜在风险。

平行坐标图是基金筛选的利器：每个坐标轴代表一个筛选维度（收益率、风险、规模等），每条折线代表一只基金。通过在各轴上设置区间筛选，可以快速定位满足多维条件的基金。

区块链的开放性使其成为钓鱼攻击的温床。通过图神经网络（GNN）对交易网络建模，可以自动学习节点的行为特征。再利用t-SNE投影将高维特征降维到二维，异常节点会在投影中与正常节点形成明显的空间分离。