ISC2 CISSP认证 Domain 1 (Security & Risk Management) cheat sheet.

Abdullah Karasan - Machine Learning for Financial Risk Management with Python_ Algorithms for Modeling Risk-O'Reilly Media (2022)

Mitigating the Risk of Software Vulnerabilities by Adopting a Secure Software Development Framework (SSDF)。 Donna Dodson Applied Cybersecurity Division Information Technology Laboratory Murugiah Souppaya Computer Security Division Information Technology Laboratory Karen Scarfone Scarfone Cybersecurity Clifton, VA April 23, 2020

Enterprise Risk Management 企业风险管理

解压码543321

Home Credit Default Risk datasets 原始数据下载 比赛数据集，验证可用，只用于研究交流。

订单流风险措施 已更新以支持 Python 3.8。 目前，这些软件包只有 VPIN。 安装 默认方式是打开控制台并执行 pip install flowrisk 也可以从这里下载并手动安装 git clone https://github.com/hanxixuana/flowrisk cd flowrisk python setup.py install 虚拟密码 为了实现 VPIN，我们做了 1. an EWMA estimator of volatility (RecursiveEWMAVol) 2. a numpy.ndarray based buckets with bulk classification of volumes in the MA style (RecursiveBulkClassMABuckets) 3. a numpy.ndarray based

异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /

Meteor-EOS 这个交互式计算器通过输入每个孕产妇风险因素的值来计算每 1000 名婴儿的早发性感染概率。 该计算器基于 Karen M. Puopolo, MD, PhD, David Draper, PhD, Soora Wi, MPH, Thomas B. Newman, MD, MPH, John Zupancic, ScD, MD, Elice Lieberman, DrPH, MD、Myesha Smith, BS 和 Gabriel J. Escobar, MD，“根据母体风险因素估计新生儿早发性感染的概率”，发表于 2011 年儿科杂志；128:e1155-e1163。

此代码绘制有效边界并根据均值方差、均值半方差和均值风险度量计算最佳投资组合。 此代码只能使用 2 个资产。 该代码从 excel 文件加载数据，该文件包含每个资产回报的一列（无日期）。 使用历史模拟方法计算的VaR。