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全局优化与梯度下降算法并行化在金融领域的创新融合与实践
一、引言
1.1研究背景与动机
在当今数字化时代，金融行业正经历着前所未有的变革。随着全球经济一体化的推进和信息技术的飞速发展，金融市场的规模不断扩大，交易活跃度持续攀升，金融数据量呈爆发式增长。据统计，全球金融数据总量在过去几年中以每年超过30%的速度增长，大量的金融交易数据、市场行情数据、客户信息数据等不断涌现。这些海量的数据为金融机构提供了丰富的信息资源，但同时也带来了巨大的计算挑战。
金融行业的诸多关键任务，如投资组合优化、风险管理、资产定价、信用评估等，本质上都可归结为优化问题。以投资组合优化为例，投资者需要在众多的金融资
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