Neu in Wolfram Finance Platform 3
Auf der Basis Wolfram Language Version 12 (Mathematica 12) baut Wolfram Finance Platform 3 ihre bestehenden konkurrenzlosen Fähigkeiten in Schlüsselgebieten wie Blockchain-Technologie, Datenbankzugriffen, maschinelles Lernen und neuronale Netze sowie Optimierungsalgorithmen aus. Speziell erweitert wurde auch die Verbindung zu Bloomberg und Reuters Feeds.
Versionshistorie
Neue Finanz-Daten-Feeds
Die neue Unterstützung für die Bloomberg-Daten-API und Reuters-Daten zusammen mit umfassendem Zugriff auf die Bloomberg-Desktop-Verbindung und Wolfram|Alpha ermöglichen den sofortigen Berechnungszugriff auf weltweite Finanzdaten.
Dokumentation: Reuters »Dokumentation: BloombergTerminal »
Dokumentation: BloombergDataLicense »
Maschinelles Lernen
In Wolfram Finance Platform 3 wurden die Funktionen für maschinelles Lernen um neue Ebenen neuronaler Netzwerke und Multi-GPU-Training erweitert. Die neuen Funktionen, die durch Deep-Learning-Technologien unterstützt werden, beinhalten Werkzeuge für die automatische Erkennung von Anomalien und die Synthese fehlender Werte in hochdimensionalen Daten.
Neu in Mathematica 12: Superfunktionen für Maschinelles Lernen »
Neu in Mathematica 12: Framework für neuronale Netzwerke »
Dokumentation: Machine Learning »
Dokumentation: Neural Networks »
Blockchain
Die Finance Platform 3 erlaubt das Lesen, Schreiben und Analysieren von gängigen Blockchain-Technologien mit voller kryptografischer Unterstützung für die vollständige Integration von Distributed Ledgern und Smart Contracts.
Neu in the Mathematica 12: Blockchain »Dokumentation: Working with Blockchains »
Datenkonnektivität
Neue Werkzeuge für Datenkonnektivität automatisieren Verbindungen zu relationalen Datenbanken und SPARQL-Endpunkten und integrieren dabei das Entitätensystem der Wolfram Knowledgebase vollständig. Der Import von Arbeitsblättern und CSV-Dateien ist schneller und es werden nun über 225 Datenformate unterstützt.
Neu in Mathematica 12: Integration von Relationalen Datenbanken »Neu in Mathematica 12: RDF- und SPARQL-Datenbanken »
Dokumentation: Working with Relational Databases »
Dokumentation: Graph Store Overview »
Python-Client-Bibliothek
Der Zugriff auf die Technologie der Wolfram Finance Platform kann aus nativem Phython-Code erfolgen und erlaubt damit eine einfachere Integration in bereits bestehende Codebasen.
Dokumentation: Wolfram Client Library for Python »
Wolfram-Language-Kompiler
Die neue LLVM-basierte Kompilertechnologie ermöglicht es, schneller Code mit der Wolfram Language zu schreiben und in externe Bibliotheken zu kompilieren.
Neu in Mathematica 12: Kompilierung von Code »Dokumentation: Code Compilation »
Textverarbeitung
Finance Platform 3 erlaubt die Analyse von unkonventionellen und unstrukturierten Datenquellen mit zusätzlichen Werkzeugen für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es lassen sich Tatsachen und semantische Merkmale extrahieren sowie Fragen beantworten und Inhalte klassifizieren.
Neu in Mathematica 12: Computerlinguistik »Dokumentation: Text Analysis »
Optimierung
Die bestehende Sammlung von lokalen und globalen beschränkten Optimierungsfunktionen wurde um schnelle und robuste Algorithmen für konvexe Optimierungsmodelle erweitert.
Neu in Mathematica 12: Konvexe Optimierung »Dokumentation: Convex Optimization »
Partielle Differentialgleichungen
Neue Finite-Elemente-Methoden lösen eine große Klasse von nicht-linearen partiellen Differentialgleichungen.
Neu in Mathematica 12: Nichtlineare Finite Elemente »Dokumentation: Partial Differential Equations »
Dokumentation: Finite Element Method »
Asymptotische Berechnungen
Die Finance Platform 3 enthält eine breite Palette von Werkzeugen für die Arbeit mit Potenzreihenschätzungen für komplexe Modelle, die für rein symbolische Berechnungen zu schwierig sind. Die Werkzeuge liefern anschaulichere und anwendbarere Ergebnisse als die numerische Berechnung.
Neu in Mathematica 12: Asymptoten »Dokumentation: Asymptotische Berechnungen »