除非有名的公司，而且能对自己数据付法律责任的公司，不然他们一概都不考虑。道理就有点像大部分公众号自媒体的数据，这些都不能拿来作为量化或是自动化交易的素材。
非常简单的道理：那些站着说话不腰疼的话，不能吸收。
AI与研究报告的结合
无论是国内机构，券商，还是国际上的金融数据供应商，大家都在AI与研究领域投入了不少资源和研究。虽然这看起来是一个相对简单的领域，但真正要做出让金融从业者满意的产品，恐怕还需要一段时间。
浅谈Cobol – 金融的骨灰级语言
这种在业内叫做技术负债（Technical Debt）。对一套老系统不断地打补丁，直到要培训专业的人来维护补丁。放眼全球，大部份金融系统都是如此。我接触过的国内银行，无论是 Kondor 或是 Opics ，都是永恒打补丁状态。就算是银行的自建系统，出于经验和人才储备，也是摸着石头过河的创建与维护过程。做过这项工作的人才能懂的其中的痛苦。
聊一聊数字人民币
央行印100元的纸币，给我们用。央行是国家的，国家强大，我们100元就强大。但是我们的很多张100元不可能随时带在身上，或是放在家里的床垫底下。所以我们存放在银行那里。央行是发货币的。银行是我们信得过他们，暂时把钱放在他们那里的。而且不是每个银行都靠的住。中国银行和包商银行，你会更愿意放在哪家银行？