金融被认为是人工智能落地最快的行业之一，智能金融也已经列入国家规划。如今，无论是传统金融机构还是新金融机构，都在快速应用人工智能技术，包括信贷业务审核、风险防控等多个核心领域。未来，人工智能在金融业还有哪些应用？对我们的生活又将带来怎样的改变？

一、人工智能技术在金融行业的应用

1、人工智能技术在金融领域应用场景

从目前人工智能技术支持能力和市场实际应用情况来看，基于语音识别的技术最为可能优先在金融行业进行应用。市场和同业已经具有成熟的商业运营案例和业务框架，技术实现难度较低，可迅速实现商业价值。

金准数数据结合目前行业发展趋势、按照人工智能技术分类，综合分析了我国智能金融技术服务公司的服务和产品，梳理出涉及智能客服、智能投顾等应用场景如下。

（1）智能客服

利用语音识别与自然语言处理技术，打造智能的客服机器人，通过整合集团对外客户服务渠道（包括电话、网页在线、微信、短信及APP等），提供在线智能客服服务。

一是可以为座席提供辅助手段，帮助客服快速解决客户问题。客服机器人通过实时语音识别和语义理解，掌握客户需求，并自动获取客户特征和知识库等内容。还可通过个人网银、掌上银行、微信公众号等，推出个人金融助理等功能；

二是可以基于语音和语义技术，可对电话银行海量通话和各种用户单据数据进行识别和分析，挖掘分析其内在价值，为客户服务与客户营销等提供数据与决策支持。同时，这些数据还可以供智能客服系统进行自动学习，生成知识问答库，为后续客服机器人自动回复客户问题提供参考与依据。

（2）智能投顾

智能投顾，是目前最热门的智能金融应用场景之一。智能投顾最早在2008年左右兴起于美国，又称机器人投顾（Robo-Advisor），依据现代资产组合理论，结合个人投资者的风险偏好和理财目标，利用算法和友好的互联网界面，为客户提供财富管理和在线投资建议服务。

中国目前的智能投顾大部分还停留在交易执行环节，投顾服务主要为资产管理和投资顾问，投后服务涉及较少。根据美国金融监管局（FINRA）2016年3月提出的标准，理想智能投顾服务包括：客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再选择、税负管理和组合分析。传统投顾和智能投顾都是基于以上七个步骤，只是实施的方式不同，而智能投顾本质上是技术代替人工实现投顾。

然而，智能投顾并不是一个新概念，因为算法基础早在20年前就已然扎根成型，而智能投顾近年来的发展主要得益于大数据和计算力提升。目前智能投顾与人工智能的关系更多处于概念阶段，智能投顾实现了策略的个性化、配置的合理化以及流程的自动化，有“智能”但离“人工智能”尚远。

（3）人脸识别与安全监控

计算机视觉与生物特征识别技术，让机器可以更准确的识别人的身份与行为，对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。

一是可以利用网点和ATM摄像头，增加人像识别功能，提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作，也可以帮助识别VIP客户；

二是可以利用网点柜台内部摄像头，增加对员工可疑行为识别监控，记录并标记疑似违规交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用；

三是可以在银行内部核心区域（如数据中心机房、金库等）增加人像识别摄像头，人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入，同时对于所有进出人员进行人像登记，防止陌生人尾随进出相关区域，实现智能识别，达到安全防范的目标。

（4）预测分析与智能投顾

机器学习与神经网络技术使机器能够通过数据的分析处理去自动构建、完善模型，提前判断事务变化趋势和规律，并提前做出相应的决策。

一是使用深度学习技术，学习海量金融交易数据，从金融数据中自动发现模式，如分析信用卡数据，识别欺诈交易，并提前预测交易变化趋势，提前做出相应对策；

二是基于机器学习技术构建金融知识图谱，基于大数据的风控需要对不同来源的数据进行整合，检测发现数据当中的不一致性，分析企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系，主动发现并识别风险；

三是借助机器学习，通过数据筛选、建模和预测对融资企业或个人信用打分；通过提取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，判断企业或其产品在社会中的影响力和产品评价；并通过数据分析和模型预测投资的风险点。实现在放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，从而及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，以减少因坏账而带来的损失；

四是运用人工智能技术，采用多层神经网络，智能投顾系统可以实时采集各种经济数据指标，不断进行学习，实现大批量的不同个体定制化投顾方案，把财富管理这个服务门槛降到一个普通的家庭人群来使用。

（5）智慧机器人

运用机器人技术，一是可以在机房、服务器等核心区域投放24小时巡检机器人，及时发现处理潜在风险，替代或辅助人工进行监控；二是可以在网点投放智慧机器人，可对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。此外，增强银行服务的科技创新感和服务新体验，为银行服务的转型升级注入全新的因素。

2、智能金融

“智能金融”指人工智能技术与金融服务和产品的动态融合，通过利用人工智能技术，创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提高服务效率等。其参与者不仅包括为金融机构提供人工智能技术服务的公司，也包括传统金融机构、新兴金融业态以及金融业不可或缺的监管机构等。这些参与者共同组成智能金融生态系统。

智能金融本质上是人工智能技术驱动的金融创新。从金融角度来讲，智能金融的发展依附金融产业链，涉及从资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的金融资金流动全流程；从科技角度来讲，智能金融发展是，基于人工智能技术的智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付等智能解决方案，对银行、证券、保险等金融业态的创新。

截止2017年8月底，我国主要的智能金融技术服务公司有164家，集中分布在北京、上海、广州、浙江等较发达的省份。其中北京公司数量最多，拥有80家。截止到2017年8月31日，共有125家公司获得融资，总融资额已超过250亿人民币。据数据显示，智能金融公司投融资集中度比较高，最活跃的资本机构为IDG资本，且位于社会网的中心；商汤科技为明星公司，投资关系数量最多；同盾科技、智齿客服、量化派等几家公司投资关系数量也较多，是社会网中的重要连接点。

二、人工智能为金融行业生态带来的影响

云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能技术的进步与发展。深度学习在算法上的突破则掀起了人工智能浪潮，使得复杂任务的分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快速发展。人工智能在某些领域将彻底改变人类目前的生产模式，取代更多人、更多重复性的工作，劳动密集型的工作将完全由机器人来完成，人力将投向更具价值的事情。

金准数据整理出，对于金融领域来讲，人工智能主要的几点影响：

1、服务模式更加个性化、智能化

在传统技术模式下，受人力资源和数据处理能力的影响，金融行业往往只能对少数高净值客户提供定制化服务，而对绝大多数客户仅提供标准化服务。而人工智能的飞速发展，使得机器能够更逼真地模拟人的功能，使批量实现对客户的人性化和个性化服务成为可能，这对于处在服务价值链高端的金融将带来深刻影响，将对目前银行沟通客户、发现客户金融需求的模式发生重大改变。

金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等都将迎来新的变革。在前端，人工智能技术可以用于服务客户；在中台，人工智能技术可以支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策；在后台，人工智能技术可以用于风险防控和监督。总而言之，人工智能技术将大幅改变金融现有格局，使金融服务（银行、保险、理财、借贷、投资等方面）更加地个性化与智能化。

2、高效赋能金融业

金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高，这为人工智能与金融的结合提供了有利条件，两者极易迸发出火花。

一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。不仅如此，一些金融行业的目标非常明确、痛点比较强，便于发挥机器学习、模型与变量提取、再应用于高效判断的人工智能核心价值。

比如，过去需要人工分析客户的消费习惯、历史账单，去筛选哪些用户是分期付款的潜在用户或较容易接受信用卡分期建议。现在，基于在历史数据中隐含的有效规则，人工智能可以更快、更准确地筛选出目标客户。因此，数据化程度较高、更容易建立判断规则、场景较为单一的金融业务，更容易与人工智能结合，例如客户信用分析、反欺诈、客户营销、智能投顾操作等。

3、可降低交易成本

借助人工智能，金融业取得了多项突破，其中最为引人关注的，是在交易成本上的成果。目前，人工智能可以替代一部分人工，降低人力成本；延长交易时间，提升交易效率，进而降低交易成本。

传统金融机构主要依靠线下门店人工审核客户风险，成本随业务量线性增长。大多数互联网金融企业虽然引入了规则引擎、风控模型，但传统技术手段往往只能对客户的某几个特征进行判别，很多信息仍然需要人工分析、判断，成本难以降低。

而随着大数据风控能力的提升和普及，金融机构可以搜集更多维度、更加垂直精细的大数据，从而构建立体完整的用户画像。通过人工智能手段，能够将掌握的各种维度数据进行整合、筛选、计算，从而挖掘出有效的特征。充分利用人工智能技术和大数据，搭建具有全流程360度自动判别的风控体系，可以极大减少人工成本。

更重要的是，用人工智能审核用户和订单，不仅能够提高效率，也能提高审核的准确率。一方面，机器可以处理海量数据，不受感情影响，也不会感到疲劳，能够降低人为造成的审核失误；另一方面，机器能发现审核专家可能都无法发现的高危情况。举例来说，当一个正常用户下单时，其浏览页面时长、下单间隔等会呈现出不规则特点；而如果一个用户下单时出现“离群特征”（比如规律性下单），这部分用户就属于“高危用户”。这种“离群特征”凭借审核员肉眼往往很难发现，只有通过机器学习，经过大量的计算分析才能做到。

4、促进金融机构推陈出新

金融机构通过购买智能金融技术服务公司产品或与科技公司合作等方式来利用智能金融推陈出新。

银行业是受智能金融冲击最大的金融机构之一。银行业作为信息化程度非常高的行业，对IT系统的依赖度非常高。现在，大部分银行基于IaaS平台（基础设施即服务）、PaaS平台（平台及服务）以及数据平台开展包括渠道、开放、存贷款业务、风控、运营等各项活动。

目前，智能金融主要应用于银行业的渠道、开放、风控以及运营四个大方面。除此之外，银行业务端智能金融也开始渗透。例如，应用于客户平台的生物识别技术（刷脸认证）、应用于存款业务的智能投顾等。

现在，银行业应用智能金融双管齐下：一方面，银行自身发力，2013年开始，纷纷成立网络金融部，开展新业务；另一方面，与互金巨头合作，提升技术水平。

三、发展前景

1、未来发展

金准数据认为，智能金融未来发展将围绕智能化、场景化和个性化展开。

智能化为基础，可分为三个层次：第一层次为Robot，即可以实现简单的数据收集整理工作（助理分析师）；第二层次为Smart，即可以实现数据的简单分析（初级分析师）；第三层次为Intelligent，即可以实现数据的决策支持和深度洞察（高级分析师）。

场景化，指智能金融将驱动金融业态不再局限于“金融”标签，而是转变为一种深入各场景的生活标签，摆脱以往“高冷”的形象，变得更贴近生活。

个性化，是相对标准化而言的，虽然智能金融或许不能实现完全的因人而异，但智能金融驱动的金融服务和产品的创新，将为人们提供更多元化的选择，这就是一种相对的个性化。

此外，为确保每一位用户的账户安全、保护所有客户资金的安全，风险防控很可能成为未来金融业应用人工智能的一个核心落脚点。

为确保每一位用户的账户安全，京东金融建立了包括设备识别、人机识别、生物识别3大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系，用于判断当前登录是否产生风险、判断当前用户行为偏好等。京东金融自主研发了整体的人机识别体系，它从6个维度对一次实际登录行为进行不同维度的判定。比如在手机端，通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人；在PC端，则通过评估鼠标的轨迹是否规整，来判断是否真正遇到恶意攻击。

可见，借助人工智能，金融行业的发展日新月异。但作为一个新兴学科，人工智能的应用领域有限，在金融领域的应用也处于起步阶段。不过，一项技术都有一个从起步到推广，再到成熟、普及的过程，随着技术的成熟，应用成本可能也会逐步降低。相信人工智能未来在金融领域会有更广泛的应用。

2、迎接挑战

智能金融也存在很多挑战，例如，大众对智能金融的认知有偏差，存在信任危机。

目前，人工智能还处于“弱人工智能”阶段，智能金融出现时间也比较短。虽然我们常听到类似“摩根大通使用全球第一款机器人执行金融交易”或者某科技公司与金融机构开展合作等新闻，但这并不是智能金融技术公司的常态。大部分智能金融还处于概念阶段，距离其真正落地还有很多问题待解决。媒体等对于智能金融过于夸大事实，使得大众的期望值比较高。

然而，大众在与智能金融应用实际基础过程中，智能金融的实际情况并不能满足大众过高的预期，可能会导致不当的失望，造成信任危机。

除此之外，智能金融还面临通信、系统、架构安全性风险加大、监管机构鼓励创新与风险控制不平衡、市场竞争家具、数据不能有效应用等挑战。

中投公司对外发布的数据显示，截至8月末，中投公司资产总额已超过9000亿美元，相较于国家分两笔投入的2490亿美元资本金，增长了两倍之多。成立以来，中投公司累计年化国有资本增值率为14.35%，其中境外投资累计年化净收益率5.51%。

中投公司成立于2007年9月29日，组建宗旨是实现国家外汇资金多元化投资，在可接受风险范围内实现股东权益最大化，以服务于国家宏观经济发展和深化金融体制改革的需要。

报道称，目前，“中投公司：中投国际＋中投海外＋中央汇金”的管理模式运转有序——中投国际主要负责公开市场投资，中投海外主要负责对外直接投资，中央汇金承担境内国有金融股权管理业务。三个子公司各有侧重、精细化管理的公司治理格局得以成形。

中投公司总经理屠光绍表示，背靠中国市场是中投公司有别于其他国际机构的最大特点和优势，把握中国经济转型升级、深度融入世界的历史机遇，将是中投公司未来十年发展的重要动力。中投致力于成为最了解中国的国际机构投资者，最了解世界的中国对外投资机构，连通境内外企业和市场，在国内国外之间搭建纽带和桥梁。

目前，全球最大的主权基金是挪威国家主权基金，该基金资产规模于本月中突破一万亿美元大关。

境外投资累计年化净收益率4.76% 主要投资于股票

今年7月，中投发布的《2016年年度报告》显示，2016年境外投资净收益率按美元计算为6.22%，自公司成立以来累计年化净收益率为4.76%。

 年报显示，在境外投资组合分布比例方面，中投去年在公开市场股票中的投资占比45.87%，固定收益15.01%，另类资产37.24%，现金产品1.88%。

 在境外股市投资中，美国股票占比51.37%，非美发达股票37.61%，新兴股票及其他占比11.02%。

伦敦房价自八年前的金融危机爆发以来首次同比回落，第三季度房价增长逊于英国其他地区。

伦敦房屋均价现为47.18万英镑，较去年第三季度同期下降了0.6％。 这是自2009年第三季度英国经历金融危机之后的首次下降。

伦敦是英国第三季度唯一房价下滑的区域，为2005年以来表现最差。英国全国房价第三季度总体上涨2.2％至21.1万英镑。其中东米德兰地区表现最强劲，价格大涨5.1％至17.78万英镑。

尽管伦敦依然是英国房价最贵的地区，但英国首席经济学家Robert Gardner表示，英国不同地区的房价涨幅差距在过去几季度不断缩小趋同。

物价上涨，第二套房税收增加，以及英国脱欧的不安情绪使得伦敦房屋市场承压。

伦敦房价走软最初是从市中心高价房屋开始的，这主要是由高价房被征收更高的印花税和脱欧恐慌情绪导致。现在伦敦房价下降的影响已经开始向外扩散了。

近几周来，英国央行表示或将于近十年来首次提高利率。英国央行现利率为历史低点0.25％。经济学家认为，货币政策委员会可能在11月加息至0.5％。不过Gardner认为加息对房屋市场影响不大，因为大部分人选择固定利率抵押贷款，受利率上涨影响很小。近年来选择可变利率抵押贷款的人所占比例已下降到40%，为历史最低水平。

经济学家Gardner表示，英国总体房价上涨主要是因为抵押贷款利率下降、就业率高及房地产市场短缺等原因，但是家庭收入压力将会影响消费者的信心。

经济学家Howard Archer表示，未来几个月，房产交易预计会疲软，主要是因为通胀高于收入增长，从而挤压消费者购买力。消费者有限的信心及交易意愿也将阻碍市场走高。

格纹衬衫：Burberry
售价：约1370 元 from Matches

搭配建议

职场

衬衫上格纹细节别致，搭配深色西裤低调有型，短领的设计加上格纹设计即使不系领带也不失正式。

深色西裤：Incotex
售价：约1805元 from Matches
深棕色德比鞋：Christian Louboutin
售价：约5530元 from Matches
皮革公文包：Paul Smith
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休闲

衬衫牛仔裤的搭配简单经典，可将衬衫下摆随性地束进牛仔裤里来增加利索的感觉，搭配的白色板鞋清爽而不拖沓 。

皮革tote 包：Nosakhari
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白色板鞋：Common Projects
售价：约3009元 from Mr Porter
蓝色牛仔裤：Stone Island
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户外

白色T恤搭配灰色卫裤视觉上令人感觉舒服，将格纹衬衫当成一件配饰搭在肩上或是系在腰间来增加一点层次感。

灰色卫裤：Acne Studios
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黑色草编鞋：Saint Laurent
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白色T恤：Kingsman
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美国8月PCE物价指数不及预期，个人消费支出几乎没有增长。这是美联储最为关注的通胀指标。过去6个月时间，美国收入与支出总体双双呈现增长放缓趋势，令市场失望，这暗示第三季度经济增长可能放缓。

美国商务部周五公布的统计数据显示，在美国经济中占比达三分之二以上的消费指标表现不佳，个人消费支出(PCE)8月几乎没有增长，环比仅增0.1%，持平预期，显著低于前值（0.3%）。

美国8月PCE物价指数环比增长0.2%，同样低于预期（0.3%），略好于前值（0.1%）；同比增长1.4%，不及预期（1.5%），持平前值。

剔除价格波动较大的生鲜食品和能源，美国8月核心PCE物价指数同比增速放缓至1.3%，为2015年11月以来最低水平，低于预期（1.4%），连续第六个月回落，是两年来最差表现；环比增长0.1%，不及预期（0.2%），持平前值。

美国8月实际个人消费支出(PCE)则环比下降0.1%，创出去年1月以来最差表现，为今年1月以来的首次下滑，持平预期，明显低于前值（0.2%）。

美国8月个人收入环比增长0.2%，持平预期，不及前值（0.4%）。

美国8月储蓄率与上月持平，仍为3.6%，为去年12月以来最低。

8月的消费支出反映了8月下旬爆发的飓风哈维给经济带来的冲击，主要影响了汽车销售、工业生产、住宅建筑和房屋销售。异常温和的夏季温度也使得美国人对空调用电等公用事业的需求减少。

最重要的问题是，通胀依然很低。美联储计划在今年加息一次、明年加息三次，但通胀持续低迷可能令他们不得不重新考虑。

美元指数跌破93.00关口，日内累计跌近0.2%。

美元/日元短线走低30多点。美元/加元短线走高约40点，此前加拿大7月GDP不及预期。

现货黄金走高约3美元。

今日上交所一天期国债逆回购利率GC001最高触及22.89%，深交所国债逆回购利率R-001最高也拉升至15.8%。昨日GC001和R-001盘中最高均冲至9%。

一般而言，国债逆回购利率在节前都会有一波飙升。例如在去年国庆假期前2016年9月29日，GC001盘中最高涨至45%，元旦前2016年12月27日GC001盘中最高涨至33%，春节前2017年1月25日GC001盘中最高涨至27%。

本次除了假日因素外，《21世纪经济报道》此前援引重阳投资的观点称，近期逆回购收益率全面上涨的原因还在于：

一是季节性因素，季末受到MPA考核影响，银行对非银机构减少资金融出，非银机构无论是在银行间还是交易所的资金回购成本都会有所上升；

二是非银机构自身的杠杆因素。在近期经济数据回落、房地产调控力度加大的背景下，市场对债市的预期更加乐观，非银机构的仓位和杠杆普遍上升，增加了融资需求。

本周央行公开市场操作仍以净回笼为主，但月末财政支出力度加大，市场流动性总体稳定。

9月25日，中国央行公开市场进行1600亿元14天期逆回购操作，400亿元28天期逆回购操作，鉴于有2800亿逆回购到期，当日资金净回笼800亿元。

9月26日，央行公开市场操作再度净回笼800亿；9月27日净回笼400亿；9月28日零投放零回笼；今日再度净回笼1600亿。

中信建投分析师黄文涛此前表示，进入到9月下旬，财政支出加强以及财政存款投放因素，整体资金面有望继续好转，对冲逆回购到期后，应能满足节前现金以及机构跨季需求。

和国债逆回购收益率同时上涨的，还有货币基金收益率。国泰现金宝货币A七日年化收益率今日达到9.5370%，该货币基金收益率昨日甚至突破10%，达到10.087%。不过国泰现金宝货币此前公告21日起便暂停申购等业务，其他不少产品也公告将于国庆长假前暂停申购或暂停大额申购等业务。

《21世纪经济报道》援引钱景财富CEO赵荣春称，节日期间市场不交易，闲置资金不会产生收益，因此套利资金往往会选择在节前涌入货币基金已期待分享老持有人的收益，而节后又常常快速撤离，这不但摊薄了基金的收益率，侵占了老持有人的利益，而且给基金带来了巨大的波动，于是基金公司选择在节前闭门谢客。

今日特朗普与美国财长姆努钦会见了前美联储理事沃什，讨论可能提名沃什为下任美联储主席。美债收益率上扬。

期金9月累计跌幅达到2.7%，创去年11月以来最大月度跌幅，但第三季度仍然涨约3.6%。

布油第三季度涨超16%，美油录得2017年首个季度上涨。

查询药物副作用变得更容易，美国药监局新规导致生物科技股盘中先降后升，个别股下挫。

LME六种金属指数第三季度涨10%，创2010年以来最大单季涨幅。

热点

早间数据显示美国8月个人消费支出增速放缓，美国8月核心PCE物价指数同比1.3%，创2015年11月以来最低增速，低于预期1.4%。过去6个月时间，美国收入与支出总体双双呈现增长放缓趋势，令市场失望，暗示第三季度经济增长可能放缓。

该数据发布后，美元/日元短线快速走低近30点，现货黄金走高约3美元。

其后美国9月芝加哥PMI为65.2，高于预期 58.7。

美元/日元5分钟内拉升30点，一度升至112.73，后维持在112.65水平。美债收益率上扬，黄金一度跌至1281.89。

美国9月密歇根大学消费者信心指数终值意外下跌，为95.1，低于预期95.30和8月终值96.8。消费者购房信心创5年新低。

特朗普表示未来2-3周将做出美联储主席人选的决定。媒体称特朗普会见过前美联储理事Warsh、Powell、耶伦和科恩。政治赌盘押注Warsh胜选几率最大。

该消息过后，美国10年期国债收益率涨幅扩大至3.6个基点，刷新日高至2.339%。两年期美债收益率涨幅扩大至3.5个基点，刷新日高至1.491%，逼近周四所创2008年11月份以来盘中高位1.4947%。

特朗普周五继续税改“路演”，重申税改是“美国经济腾飞的火箭级燃料”，将令美国工业重生，反映“美国优先”的理念，增强美国制造业竞争力和对美国人的凝聚力。参议院预算委员会也不失时机地推出了预算决议案，允许税改在未来10年增加1.5万亿美元赤字。

本月地震、飓风、核弹消息不断，却没能拯救黄金，金价可能创年内最大月度跌幅。接下来黄金多头可能面临更严峻考验。有分析师称，这些年10月首周金价必跌，不是因为别的，就是碰上了中国休市的十一“黄金周”。

COMEX 12月黄金期货今日收跌3.90美元，跌幅0.3%，报1284.80美元/盎司，本月累计跌幅达到2.7%，创去年11月以来最大月度跌幅，但第三季度仍然涨约3.6% 。

昨日，美国食品和药品管理局（FDA）将药物副作用数据库公开，公众可直接上网搜索这些信息，这提高了数据的透明性。生物科技股周五先下跌后回涨。由于在FDA的不良事件报告系统中，一些报告涉及了这些公司的药物，Sarepta Therapeutics收跌3.8%，Ionis Pharmaceuticals收跌3.63%。

伦铜录得连续第五个季度上涨、创2010年第一季度末以来最长连涨季度数。伦铝2017年1-9月累涨约26%。伦锌收涨0.5%。伦镍收涨0.6%。伦铅收涨0.6%。伦锡收涨0.4%。LME六种金属指数第三季度涨10%，创2010年以来最大单季涨幅。

股市

标普纳指创收盘纪录新高，道指最近20年来首次连涨八个季度。标普500指数收涨9.30点，涨幅0.37%，报2519.36点，连续第二个交易日创收盘纪录新高。道琼斯工业平均指数收涨23.89点，涨幅0.11%，报22405.09点，逼近9月20日所创收盘纪录高位22412.59点。纳斯达克综合指数收涨42.51点，涨幅0.66%，报6495.96点。

本周，标普500指数涨0.67%，道指涨0.23%，纳指涨1.07%。9月份，标普500指数涨1.9%，道指涨2.1%，纳指涨1.05%。第三季度，标普500指数涨4.0%，道指涨4.9%，纳指涨5.8%。恐慌指数VIX收跌0.42%，报9.51，创7月25日以来收盘新低，本周累跌0.83%，9月累跌约8.5%，第三季度累跌13.95%，连续第三个季度下跌，为2014年第二季度末以来首次。罗素2000指数收涨0.14%，报1490.86点，连续第六个交易日创收盘纪录新高，本周累涨约2.65%，9月份累涨5.78%，第三季度累涨5.26%，为连续第六个季度上涨。

欧股录得2017年迄今最大单月涨幅，但加泰罗尼亚公投疑虑限制西班牙股市周五表现。富时泛欧绩优300指数收涨0.44%，报1524.79点，创6月26日以来收盘新高。欧洲STOXX 600指数收涨0.47%，报388.16点，也创6月26日以来收盘新高，9月份累涨3.8%、创2016年12月份以来最大单月涨幅，第三季度累涨2.3%。

商品

美国油服贝克休斯显示美国至9月29日当周石油钻井机增加6台，至750台。美国石油钻井机出现8月份中期以来首次增加，并创最近三个月最大单周增幅。不过美国总体原油需求同比增长，原油今日上涨。

布油第三季度涨超16%，美油录得2017年首个季度上涨。WTI 11月原油期货收涨0.11美元，涨幅0.21%，报51.67美元/桶，本周累涨约2%，9月累涨7.7%，第三季度累涨10.5%；主力合约第三季度累涨约12%。布伦特11月原油期货到期交割日收涨0.13美元，涨幅0.23%，报57.54美元/桶，本周累涨约1.1%，9月累涨8.8%，第三季度累涨16.6%。

期金第三季度涨逾3%，但美联储12月加息前景令投资者忧心忡忡。COMEX 12月黄金期货收跌3.90美元，跌幅0.3%，报1284.80美元/盎司，主力合约本周累跌约1.0%，9月累跌2.7%，但第三季度仍然涨约3.6%。

COMEX 12月铜期货收跌2.6美分，跌幅0.9%，报2.955美元/磅，但第三季度累涨逾9%。COMEX铜看涨情绪连续第三周下降，脱离之前连续五周创纪录新高的趋势。CFTC金属持仓周报显示，截止9月26日当周所持COMEX黄金期货和期权净多头头寸减少37,919手合约，连续第二周脱离之前连增九周的趋势，至204,731手合约，看涨情绪创五周新低。

伦铜连涨五个季度，市场看好中国需求前景。伦铜收跌0.6%，报6481美元/吨，一度刷新9月19日以来盘中高位至6581美元/吨，录得连续第五个季度上涨、创2010年第一季度末以来最长连涨季度数。伦铝收跌1.4%，报2102美元/吨，2017年1-9月累涨约26%。伦锌收涨0.5%，报3162美元/吨。伦镍收涨0.6%，报10500美元/吨。伦铅收涨0.6%，报2485美元/吨。伦锡收涨0.4%，报20675美元/吨。LME六种金属指数第三季度涨10%，创2010年以来最大单季涨幅。

外汇

美元第三季度下跌，美元指数今日下跌0.06%，报93.07。

美元兑日元今日上涨0.18%，报112.5。

欧元/美元今日上涨0.26%，报1.1818。

加拿大7月GDP不及预期，美元兑加元今日上涨0.33%，报1.2468。

在岸人民币（CNY）兑美元北京时间23:30收报6.6528元，较周四夜盘收盘涨42点，上周五（9月22日）夜盘收报6.5890元；全天成交量136.45亿美元，较周四缩水78.94亿美元。

债市

美债收益率第三季度探底回升。美国10年期基准国债收益率涨1.6个基点，报2.3229%。30年期美债收益率跌1.1个基点，报2.8569%。两年期美债收益率涨2.4个基点，报1.4787%。五年期美债收益率涨2.9个基点，报1.9244%。