每经编辑｜陈云    

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科(ke)技(ji)热点CFA一(yi)级(ji)：洞(dong)悉(xi)金融未来(lai)，重温分(fen)析经典(dian)

在金(jin)融分析的(de)浩瀚星河(he)中，CFA一(yi)级(ji)考试(shi)始终是(shi)无数(shu)aspiring金(jin)融(rong)专业人士的起点。当(dang)科技的浪(lang)潮(chao)以前(qian)所(suo)未有的力(li)量席卷而(er)来，传(chuan)统的(de)金融(rong)分析模式正(zheng)经历着深刻(ke)的变(bian)革。CFA一(yi)级考试中(zhong)的(de)“科(ke)技热点”，如(ru)同(tong)“横色带(dai)”一般，不仅(jin)是知(zhi)识点(dian)，更是(shi)连接过去(qu)经典(dian)分(fen)析框架(jia)与未(wei)来(lai)发展(zhan)趋(qu)势的关键(jian)纽带。

深入(ru)理(li)解并掌握这(zhe)些科技热点(dian)，将(jiang)让你在备考过程中(zhong)“重(zhong)温经(jing)典(dian)”，并在未(wei)来的职(zhi)业生(sheng)涯中“体验(yan)革新”。

第一章：数据洪流中的机(ji)遇——另(ling)类(lei)数(shu)据(ju)与大数据(ju)分(fen)析

过(guo)往，金融分(fen)析(xi)主(zhu)要依赖(lai)公开披(pi)露(lu)的(de)财务报表(biao)、宏观经济数据等“传统(tong)数(shu)据”。随(sui)着互联(lian)网(wang)的普(pu)及和(he)技术(shu)的发(fa)展(zhan)，海量的(de)数据(ju)以前(qian)所未有的(de)速度生成，其中(zhong)蕴含着(zhe)巨大的(de)信息价(jia)值(zhi)，这便(bian)是(shi)“另类数(shu)据”的(de)兴起。CFA一(yi)级(ji)考(kao)试(shi)开始关注(zhu)如何利(li)用(yong)这些非传(chuan)统数据(ju)源(yuan)来(lai)增(zeng)强投资决(jue)策(ce)。

另(ling)类数据(ju)：打(da)破信(xin)息(xi)壁垒(lei)的(de)钥匙(shi)

定义与(yu)范畴：另(ling)类数据涵(han)盖范(fan)围(wei)广(guang)泛，包(bao)括但(dan)不限(xian)于社交媒(mei)体情(qing)绪(xu)、卫(wei)星图(tu)像、信(xin)用卡交易(yi)数(shu)据(ju)、网络(luo)爬(pa)虫(chong)数据、地理位(wei)置(zhi)数据(ju)、应用程序(xu)使用(yong)数据等。它(ta)们能够提供比(bi)传统(tong)数据更(geng)及(ji)时(shi)、更细粒度(du)、甚(shen)至更具(ju)前(qian)瞻性(xing)的洞察。在投资(zi)分析中(zhong)的应用(yong)：举例(li)来说，通(tong)过分析(xi)社(she)交媒体(ti)上关于(yu)某(mou)品牌产品评(ping)论(lun)的情(qing)绪和提及(ji)频率(lv)，可以(yi)预测其未(wei)来销售(shou)额(e)；通过(guo)卫星图像监(jian)测(ce)零售商(shang)的停车场车(che)辆数(shu)量(liang)，可(ke)以评估其客流(liu)量；通过(guo)分析(xi)信(xin)用卡交易数据，可(ke)以(yi)了解(jie)消费(fei)者支出(chu)趋(qu)势。

这(zhe)些信息能够帮(bang)助投(tou)资(zi)者提前(qian)捕捉(zhuo)市场(chang)异动，做出更(geng)敏(min)锐的(de)投(tou)资判(pan)断(duan)。CFA一级考察(cha)重点：考试会(hui)考察(cha)考生理(li)解另(ling)类数据来(lai)源的(de)多样性、其(qi)潜在的信息(xi)价(jia)值、以(yi)及在分析中可能(neng)遇到的(de)挑(tiao)战(zhan)，例如数(shu)据(ju)噪音、偏(pian)差(cha)、以及(ji)数据(ju)获(huo)取(qu)和处(chu)理的(de)成本(ben)。

大数(shu)据分(fen)析(xi)：从量变(bian)到质(zhi)变的升(sheng)华

核(he)心理念(nian)：大(da)数(shu)据分析强(qiang)调的是从(cong)海(hai)量(liang)、多样(yang)化、快速增(zeng)长的(de)数据(ju)集中(zhong)提取(qu)有价值信息和(he)洞察的过程。它(ta)不仅仅(jin)是数据的堆(dui)积，更是利(li)用先进的统计学、数学模型和(he)计算(suan)技(ji)术，发(fa)现(xian)隐(yin)藏(cang)在数据中的模式、趋势(shi)和(he)关联(lian)。技(ji)术(shu)工具(ju)与方法：涉(she)及的(de)技术包(bao)括(kuo)分布(bu)式计(ji)算（如Hadoop、Spark）、数据(ju)挖(wa)掘(jue)、文(wen)本分析(xi)、时间(jian)序列分(fen)析等(deng)。

在CFA一(yi)级(ji)考试中，考生需要理(li)解这(zhe)些技(ji)术(shu)如(ru)何被(bei)应(ying)用(yong)于金(jin)融市场，例(li)如通(tong)过分析(xi)交(jiao)易(yi)数(shu)据来识别市场(chang)操纵(zong)行为(wei)，或者(zhe)通过分析(xi)客户(hu)行为数(shu)据(ju)来优(you)化产(chan)品定(ding)价和风险(xian)管理(li)。挑战与局(ju)限：大数据(ju)分(fen)析(xi)并非(fei)万能(neng)。数据(ju)质量(liang)、隐(yin)私(si)保护、模型可解释性、以及高昂(ang)的计(ji)算和人(ren)才(cai)成本都(dou)是需要(yao)考量的因素。

考试(shi)可(ke)能会(hui)涉及(ji)对这(zhe)些挑(tiao)战的(de)探讨(tao)。

第二章：智(zhi)能驱(qu)动的(de)金(jin)融(rong)决(jue)策(ce)——人工智能(neng)与机(ji)器学(xue)习

人工智能(neng)（AI）和机器学习（ML）是当(dang)前科(ke)技领域最炙手(shou)可热(re)的话题(ti)，它们(men)在金融(rong)行(xing)业(ye)的应用更是日(ri)新月(yue)异，深刻地(di)改变着(zhe)投资分(fen)析、风险(xian)管(guan)理、客(ke)户服务等各(ge)个(ge)环节(jie)。CFA一(yi)级(ji)考试(shi)将(jiang)这(zhe)些前(qian)沿技术(shu)纳入(ru)考察范(fan)围，旨(zhi)在培(pei)养具(ju)备未来(lai)视(shi)野的(de)金融专(zhuan)业人(ren)士。

机器(qi)学(xue)习(xi)：让(rang)机(ji)器“学习”数(shu)据规(gui)律

基(ji)本原理：机(ji)器(qi)学习的核心(xin)在于(yu)让(rang)计(ji)算机(ji)通过学习数据(ju)中(zhong)的模式，而不(bu)是通(tong)过明确(que)的(de)编程(cheng)指(zhi)令来完(wan)成特定(ding)任务(wu)。它能够(gou)识别数据(ju)中的复杂关系(xi)，并根(gen)据这些关(guan)系进行预(yu)测或(huo)决策。在金融(rong)领(ling)域的应用：预测(ce)模型(xing)：构建股票(piao)价格(ge)预测(ce)模型、信贷违约预测(ce)模型、客户(hu)流失(shi)预测(ce)模型(xing)等。

异常检测：识(shi)别(bie)欺(qi)诈交易、市场(chang)操(cao)纵行(xing)为、以(yi)及(ji)异(yi)常的金(jin)融(rong)数(shu)据(ju)点(dian)。自然(ran)语(yu)言处理（NLP）：分(fen)析新闻(wen)报(bao)道、分析(xi)师报(bao)告(gao)、公司(si)公告(gao)等文(wen)本信息，提(ti)取关键信(xin)息，评估市(shi)场(chang)情绪。推荐系(xi)统：为(wei)投资(zi)者提(ti)供个(ge)性化的投(tou)资建(jian)议或(huo)产(chan)品(pin)推(tui)荐。CFA一级(ji)考察(cha)要(yao)点(dian)：考生需(xu)要(yao)理解监(jian)督学习（如线性(xing)回(hui)归、逻(luo)辑回(hui)归、支(zhi)持向(xiang)量机(ji)）、无监(jian)督学习（如(ru)聚类(lei)分(fen)析(xi)）和强化学习的基本概(gai)念(nian)，以及(ji)它(ta)们(men)在金(jin)融场(chang)景中的具体应(ying)用。

也(ye)要关注模(mo)型的评(ping)估(gu)指标，例如准(zhun)确率、精(jing)确率、召(zhao)回率、F1分(fen)数等(deng)，以及过拟(ni)合和欠拟(ni)合等(deng)常见问题(ti)。

人工智能：更广(guang)泛的(de)智能(neng)应(ying)用

AI的范(fan)畴：AI是(shi)一(yi)个更广泛(fan)的(de)概念，机器(qi)学习是其(qi)子(zi)集。AI还(hai)包(bao)括更(geng)高(gao)级(ji)的(de)推(tui)理、规(gui)划、知识表(biao)示(shi)等(deng)能力(li)。在(zai)金(jin)融(rong)中(zhong)的应用：算(suan)法交易：利(li)用AI驱动(dong)的(de)算法在毫(hao)秒级时(shi)间(jian)内执行交(jiao)易，捕捉微小(xiao)的价格(ge)波动(dong)。智能(neng)投顾（Robo-Advisors）：基于AI算法为客(ke)户提供(gong)自动化的投(tou)资组合管(guan)理(li)和(he)咨(zi)询(xun)服(fu)务(wu)。

智能(neng)风(feng)控(kong)：通(tong)过(guo)AI分(fen)析(xi)大(da)量(liang)交易(yi)和行(xing)为(wei)数据，实(shi)时识(shi)别和(he)预警风险。CFA一级关注(zhu)点：考试可(ke)能会(hui)涉及(ji)AI在自(zi)动化(hua)交易、风险(xian)管(guan)理(li)和合规(gui)性(xing)方面(mian)的影(ying)响(xiang)。考(kao)生需(xu)要理(li)解AI如何提(ti)升金融(rong)服(fu)务的(de)效率和(he)智能(neng)化(hua)水平(ping)，同时(shi)也需要认(ren)识到(dao)AI伦理(li)、偏见和可(ke)解释(shi)性等方面的(de)问(wen)题。

第三(san)章(zhang)：金融(rong)的底(di)层架构(gou)革(ge)新——区(qu)块(kuai)链(lian)与分(fen)布式账本(ben)技术(shu)

区块链技术，作(zuo)为比(bi)特(te)币(bi)等加密货币的底层(ceng)技术，正(zheng)逐(zhu)渐展(zhan)现其在重塑(su)金(jin)融基(ji)础设(she)施方(fang)面的(de)巨大(da)潜力(li)。CFA一级(ji)考(kao)试将其纳入(ru)考察范围(wei)，反映了对金(jin)融行业未(wei)来(lai)发展(zhan)方(fang)向(xiang)的(de)关(guan)注(zhu)。

区(qu)块链的基本(ben)原理去中心化与(yu)分布式：数(shu)据(ju)不(bu)存储(chu)在(zai)单一中(zhong)心服(fu)务器(qi)，而是分布(bu)在网(wang)络中(zhong)的(de)多(duo)个(ge)节点上(shang)，增加了系统的(de)鲁棒性和安全(quan)性。不可篡改性：一(yi)旦(dan)数(shu)据被记录在(zai)区块(kuai)链上(shang)，就极难(nan)被(bei)修(xiu)改(gai)或删(shan)除(chu)，保(bao)证了(le)数据的完(wan)整性和可追溯(su)性。透(tou)明(ming)性(xing)：在许可范(fan)围内，交(jiao)易(yi)记录(lu)对(dui)所有(you)参(can)与者公开可(ke)见，增强(qiang)了信(xin)任。

智(zhi)能合约：预(yu)设在区块(kuai)链(lian)上(shang)的(de)自(zi)动(dong)化执行的合约，当(dang)满足特(te)定条件时，自(zi)动触发交易或操作(zuo)。在金(jin)融领域的应用(yong)支付与结(jie)算(suan)：提高跨(kua)境支付(fu)的(de)效率，降低交易(yi)成本(ben)。证券(quan)发行(xing)与交易：实现证(zheng)券的(de)数(shu)字化，简(jian)化发行流(liu)程，提高交易的(de)透明(ming)度和效(xiao)率(lv)。身份(fen)验证(zheng)与KYC：建立(li)更安全(quan)、更高(gao)效(xiao)的客户(hu)身(shen)份验证(zheng)系(xi)统(tong)。

供应(ying)链金融：提高供应链(lian)各环节(jie)的(de)透明(ming)度和可追溯性(xing)，优化融资(zi)效率(lv)。CFA一(yi)级(ji)考(kao)察重点(dian)：考(kao)试将(jiang)侧重于(yu)理解(jie)区块链的(de)核(he)心技(ji)术(shu)特点，以及(ji)它(ta)如(ru)何应用于提升(sheng)金融(rong)交(jiao)易的效率、安(an)全性、透明度和降(jiang)低(di)成本(ben)。也会(hui)涉及(ji)对(dui)加(jia)密货(huo)币(bi)作(zuo)为一种新(xin)兴资(zi)产类(lei)别的讨论(lun)，包括其风险和(he)监管问题(ti)。

通(tong)过深入学习(xi)CFA一(yi)级考试中的科技热点(dian)，你(ni)不(bu)仅(jin)能够掌(zhang)握(wo)金(jin)融分析(xi)的(de)最新(xin)工具和方(fang)法，更(geng)能深(shen)刻(ke)理解金(jin)融行(xing)业正(zheng)在(zai)发(fa)生的深刻变革(ge)。这些知识(shi)将(jiang)帮助你(ni)“重温经典(dian)”的金(jin)融(rong)理论，并(bing)将其与(yu)前沿科(ke)技(ji)相结合(he)，为(wei)未来的职业(ye)发展(zhan)打下坚实(shi)的基础，让(rang)你能够confidently地(di)“体验革(ge)新(xin)”。

拥(yong)抱(bao)科技新篇(pian)章(zhang)：CFA一(yi)级“横(heng)色带(dai)”的学习体(ti)验(yan)与实(shi)践(jian)落地(di)

在第一部(bu)分，我们(men)深入剖(pou)析(xi)了CFA一级(ji)考试(shi)中(zhong)涉(she)及的(de)“科技(ji)热点(dian)”，包括(kuo)另类数(shu)据(ju)、大数据分(fen)析、人工智能、机(ji)器学习以及(ji)区(qu)块链技术(shu)。这些(xie)知识(shi)点宛(wan)如一(yi)条条“横色(se)带”，串联起金融分析(xi)的经(jing)典理(li)论(lun)与(yu)前(qian)沿(yan)科(ke)技(ji)的(de)创新应(ying)用。仅仅理解这(zhe)些(xie)概(gai)念是(shi)不(bu)够(gou)的，更重要(yao)的是如何将其(qi)有效“落实”，并(bing)通(tong)过科(ke)学(xue)的学习(xi)方法(fa)“体(ti)验”到科(ke)技带(dai)来的(de)学习(xi)效率提升和(he)知识(shi)掌(zhang)握(wo)的深度(du)。

本部分(fen)将聚焦于如(ru)何高(gao)效学(xue)习这(zhe)些(xie)科技热点，以及(ji)如何将(jiang)这些(xie)知识在实际中“重温经典”并“体验”其(qi)带来的革新。

第(di)一章(zhang)：精细化备考策(ce)略——让(rang)科(ke)技热点(dian)成为你(ni)的得分(fen)利器(qi)

CFA一(yi)级(ji)考试(shi)的科技部(bu)分虽(sui)然占(zhan)比较大(da)，但(dan)其考(kao)察(cha)形(xing)式和(he)深(shen)度是相对固(gu)定的(de)。掌(zhang)握高效的(de)学(xue)习(xi)方法，能(neng)够让你事(shi)半功(gong)倍。

分解(jie)知识(shi)点(dian)，逐个击破(po)

核心概念(nian)的(de)理解：对于AI/ML，不必(bi)深(shen)究(jiu)复(fu)杂(za)的数学(xue)公(gong)式(shi)，而是要(yao)理解其基本(ben)原(yuan)理（如监(jian)督学习、无监督学(xue)习）、常见算法(fa)（如线(xian)性回(hui)归、决(jue)策(ce)树）及其在金(jin)融场(chang)景(jing)中的应(ying)用。例(li)如，理(li)解“过(guo)拟合(he)”意味着模(mo)型(xing)对(dui)训练(lian)数据(ju)过于敏(min)感(gan)，导致(zhi)在未(wei)知(zhi)数据上(shang)表现不佳，及其(qi)如何通过正则(ze)化等方法(fa)缓(huan)解(jie)。

数据(ju)分(fen)析的应(ying)用场景(jing)：重点在(zai)于理(li)解不(bu)同类(lei)型的数(shu)据(ju)（传统(tong)数据(ju)、另类(lei)数(shu)据）在投(tou)资(zi)决(jue)策中(zhong)的作(zuo)用，以(yi)及大数据(ju)分析(xi)如何(he)帮(bang)助(zhu)处(chu)理和(he)挖(wa)掘这(zhe)些数据。例(li)如(ru)，知道卫(wei)星图(tu)像(xiang)数(shu)据可以用于估算零售商(shang)的客流量，并理解其(qi)局限(xian)性（如(ru)天气、季节(jie)性影响）。区(qu)块链的逻(luo)辑(ji)：理解其去中(zhong)心(xin)化、不可篡改(gai)、透明(ming)等特(te)性(xing)，以(yi)及它(ta)们如何影(ying)响支(zhi)付(fu)、清(qing)算(suan)、证券交(jiao)易(yi)等领域。

例(li)如(ru)，明白为(wei)什么(me)区(qu)块(kuai)链可以(yi)提高(gao)跨境(jing)支付的效率(lv)和安全(quan)性。

结合(he)经(jing)典案(an)例(li)，深(shen)化理解

理(li)论(lun)与实(shi)践的桥梁：CFA教材和官方(fang)推荐的(de)参(can)考书(shu)通常(chang)会包含案例分析(xi)。要(yao)主动(dong)去寻(xun)找和(he)理解(jie)这些案例(li)，例如(ru)，一个利(li)用机器(qi)学习预测股票(piao)价(jia)格(ge)的案例(li)，或(huo)者(zhe)一(yi)个(ge)利用区块链技术(shu)进行(xing)证券登(deng)记的(de)案(an)例。“重(zhong)温经典”的视角：将科技(ji)热(re)点与传统的(de)投(tou)资(zi)分析(xi)方(fang)法相(xiang)结合。

例(li)如，在学习估(gu)值(zhi)模(mo)型时(shi)，思(si)考另(ling)类数据(ju)如何帮助(zhu)我(wo)们(men)更准确(que)地预测(ce)未来的现(xian)金流(liu)；在学(xue)习(xi)风(feng)险(xian)管(guan)理(li)时，思考(kao)AI如何(he)帮助我们更(geng)及(ji)时地识别(bie)和量化风(feng)险(xian)。案例(li)分(fen)析的思考：对于(yu)每一个技(ji)术点(dian)，问自(zi)己：它(ta)解决(jue)了什(shen)么(me)问题？使用了什么(me)方(fang)法(fa)？有什(shen)么优缺点(dian)？在金融中有哪些具(ju)体的(de)应用？

利用科技工具，优化(hua)学习(xi)体验(yan)

在线(xian)学习平台(tai)：许多在线平台(tai)提供CFA一级(ji)课程(cheng)，其中(zhong)很(hen)多(duo)会(hui)专(zhuan)门讲解科技热(re)点。选(xuan)择那(na)些讲解清(qing)晰(xi)、案例丰(feng)富、并(bing)且(qie)能够提(ti)供互动(dong)学(xue)习体(ti)验的平台。模拟(ni)题库(ku)：CFA官方(fang)的PracticeQuestions和MockExams是(shi)检(jian)验学(xue)习效(xiao)果的绝(jue)佳(jia)工(gong)具(ju)。

要重(zhong)点(dian)关注科(ke)技相(xiang)关(guan)题目(mu)，通(tong)过反(fan)复练习来(lai)熟悉出(chu)题模式(shi)、识别(bie)薄弱环节。数据(ju)可视(shi)化工(gong)具：如果条件允(yun)许，可以尝试使用(yong)一(yi)些简(jian)单的(de)数(shu)据可(ke)视化工具（如(ru)Excel的图表功(gong)能，或(huo)Python的Matplotlib库）来理解数(shu)据(ju)分析的(de)概念。即使只是观看别人制作(zuo)的(de)可视化(hua)图表(biao)，也能加(jia)深(shen)理解(jie)。

AI辅助学(xue)习：尝试(shi)使用AI工具（如GPT类(lei)模型(xing)）来(lai)解(jie)释复(fu)杂的科(ke)技(ji)概念(nian)，或者生(sheng)成相关(guan)案例(li)，但务(wu)必保(bao)持(chi)批(pi)判性(xing)思(si)维(wei)，并(bing)与(yu)官方(fang)教材(cai)进行(xing)核对(dui)。

第(di)二(er)章：科技(ji)赋能下(xia)的金(jin)融实(shi)践(jian)——重(zhong)温经(jing)典(dian)，体(ti)验革(ge)新

掌握了(le)CFA一(yi)级考试(shi)中(zhong)的(de)科技(ji)知识，并(bing)不(bu)意味(wei)着(zhe)学习的结束(shu)，而(er)是职业(ye)生(sheng)涯(ya)中“重温经典(dian)”与(yu)“体验革(ge)新(xin)”的开(kai)始。

重(zhong)新审视传(chuan)统金融(rong)工(gong)具

估值(zhi)分(fen)析的新维(wei)度：传(chuan)统(tong)的(de)DCF（现(xian)金(jin)流折现(xian)）模型依(yi)赖(lai)于对未(wei)来现金(jin)流(liu)的预测。现(xian)在(zai)，我们(men)可以利(li)用另(ling)类数据(ju)（如(ru)电(dian)商销售数据(ju)、用户增(zeng)长(zhang)数据(ju)）来更(geng)精准地预测收(shou)入，利(li)用机(ji)器学习来预(yu)测未来的宏(hong)观(guan)经(jing)济因子(zi)，从(cong)而提(ti)升现金流预测的(de)准(zhun)确性(xing)。风险管理的(de)新视(shi)角(jiao)：传统(tong)的(de)风(feng)险管理(li)更多(duo)依(yi)赖于(yu)历史数据和统(tong)计模型。

AI和大数(shu)据分析能够帮(bang)助我(wo)们实(shi)时监(jian)控市场(chang)风险、信(xin)用风(feng)险(xian)、操作风(feng)险(xian)，甚(shen)至(zhi)预(yu)测“黑(hei)天鹅(e)”事件的可(ke)能性。例(li)如(ru)，通过(guo)分析社(she)交(jiao)媒体(ti)情(qing)绪和(he)新闻报(bao)道，可(ke)以提(ti)前预(yu)警与公(gong)司(si)声誉相(xiang)关(guan)的风(feng)险。资(zi)产配置的智能化：算(suan)法交易和(he)智(zhi)能投顾利用(yong)AI和ML，能够(gou)更快速(su)、更(geng)精准(zhun)地捕捉(zhuo)市场机会，实现(xian)动(dong)态的(de)资产再(zai)平(ping)衡，优(you)化投资(zi)组合的(de)风(feng)险收(shou)益比(bi)。

拥抱(bao)新(xin)兴金融(rong)产(chan)品与服(fu)务

加(jia)密资(zi)产的(de)投资(zi)分析(xi)：理解(jie)区块(kuai)链技(ji)术(shu)后(hou)，你将(jiang)能(neng)更深入(ru)地分析比(bi)特币(bi)、以太坊等(deng)加(jia)密(mi)货币的(de)价值驱(qu)动因素(su)、风险特征以及(ji)其(qi)作为一种新型资产类别的(de)配置价(jia)值。去中(zhong)心(xin)化(hua)金(jin)融（DeFi）：了(le)解基(ji)于(yu)区(qu)块链的(de)DeFi协议，例(li)如去中心化交易所(suo)（DEX）、借贷平台(tai)，它(ta)们正在重塑(su)传(chuan)统(tong)金(jin)融服(fu)务(wu)的模(mo)式(shi)。

ESG投资与(yu)数据(ju)：关注ESG（环境(jing)、社会(hui)、公司治(zhi)理(li)）因(yin)素的分(fen)析，理(li)解如(ru)何利用另类数据(ju)（如(ru)碳(tan)排(pai)放数据、公(gong)司社会责任报告(gao)）来(lai)评(ping)估公(gong)司的ESG表(biao)现，并将(jiang)其纳入(ru)投资(zi)决策(ce)。

终身(shen)学习(xi)，持续(xu)迭代

保持(chi)好奇心：金融科技发(fa)展(zhan)迅(xun)猛，新的技(ji)术和(he)应用(yong)层出不穷(qiong)。保持(chi)对(dui)新技术(shu)的学(xue)习(xi)热(re)情，主(zhu)动(dong)去(qu)了解行业(ye)动态(tai)。实(shi)践出真知：理(li)论(lun)知(zhi)识需(xu)要通过实践来检验和(he)深化。积(ji)极(ji)参(can)与项(xiang)目(mu)、关(guan)注行业报告、与(yu)同行交流(liu)，将所(suo)学知识应用到(dao)实(shi)际(ji)工作中。关(guan)注监管(guan)动态：科(ke)技的(de)快速发展(zhan)也(ye)伴(ban)随(sui)着(zhe)监管(guan)的不断(duan)变化(hua)。

了解监(jian)管政策，能(neng)帮(bang)助你(ni)更(geng)好地(di)理解(jie)科技(ji)在金(jin)融(rong)领域(yu)的(de)合规(gui)性应(ying)用(yong)。

结(jie)语(yu)：

CFA一(yi)级考(kao)试中的(de)科(ke)技(ji)热点，并非仅(jin)仅(jin)是考试(shi)的“应试点”，更(geng)是(shi)通往(wang)未来金融(rong)世界(jie)的“指(zhi)南针(zhen)”。它(ta)们(men)就像一(yi)条条“横(heng)色(se)带(dai)”，不仅连(lian)接(jie)了(le)金(jin)融分(fen)析(xi)的(de)经典与(yu)现代，更(geng)开启(qi)了全(quan)新(xin)的学习体验与实(shi)践可能(neng)。通(tong)过精(jing)细化(hua)的备(bei)考策(ce)略，将这(zhe)些知识点转化为(wei)得分(fen)利器(qi)；通过(guo)积极(ji)的(de)实践(jian)应用(yong)，让(rang)科技(ji)赋能你的(de)金融分析(xi)能力(li)，从(cong)而真正(zheng)“重温(wen)经(jing)典”，并“体(ti)验”到(dao)金融科技(ji)带来(lai)的无限可能。

在(zai)这个日(ri)新(xin)月异(yi)的(de)时(shi)代(dai)，唯有不(bu)断学(xue)习(xi)、拥(yong)抱变(bian)革(ge)，才(cai)能在金融(rong)的浪潮中(zhong)乘风破(po)浪(lang)，成为引领(ling)未来的(de)弄(nong)潮儿。

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图片来源：每经记者 陈丽淳 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄