Wolfram Finance Platform 2.6 基于最新版本的 Wolfram 语言，扩展了区块链技术，机器学习和神经网络，数学计算，系统建模等功能，并引入和多个前全新前端功能。
Finance Platform 的主要新功能包括：
改进的机器学习
Wolfram Finance Platform 对其机器学习功能进行了扩展和改进。新函数使得提取特性、降低维数、数据聚类、最优化超参数，以及获取可诠释模型。CUDA（统一计算架构）加速培训使得机器学习在大型数据上更加实用。
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时间序列与信号处理
扩展功能包括自然规范的能力，例如在窗口应用函数时的月期，以及对按时更新结果的精确控制。日期和量值的支持更加完整和自然。
Wolfram 语言中的新功能：时间序列处理 » »文档：信号处理 »
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统计
在新的统计分布、对货币单位的系统整体支持、假设检验的功能增强、估计和采样参数等方面的改进，Wolfram 统计框架的使用更加强悍、迅速和便捷。
Wolfram 语言中的新功能：概率和统计延伸 »Wolfram 语言中的新功能：随机矩阵 »
增强的可视化
新的可视化用于多维数据、文本数据和时间轴，在更好的标签和在非矩形上的绘图支持下，使其可比以往更简单的创建炫丽和深度的绘图。
Wolfram 语言中的新功能：标签、比例和排除 »Wolfram 语言中的新功能：立体可视化 »
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增强的数学计算
数字偏微分方程求解功能现在包括活动、灵敏度计算、新的边界条件类型和改良的复值偏微分方程解。
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知识库
Wolfram Knowledgebase 提供了更快、更便捷的世界可计算数据访问，现在可以与自定义实体和您自己的数据进行扩展。其中还包括了如美国联邦储备经济数据等的全新数据集。
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网络通信
全新的 Wolfram Cloud 网络传输协议可以通过更加抽象和可伸展系统来帮助会话间的异步通信。
Wolfram 语言中的新功能：通道框架 »Wolfram 语言中的新功能：云端和网页界面 »
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基于 Wolfram 语言版本 10.3，Wolfram Finance Platform 2.2 进一步对其计算、知识和界面功能进行了扩展。
Finance Platform 2 以来的主要新功能
增强的时间序列分析和随机过程
Wolfram Finance Platform 现在包含了跨越整套时间序列过程的完全自动化拟合和诊断。而且对已有的大量随机过程框架进行了扩展，使其更加容易进行市场波动预测、 数据序列中的相关性分析、市场动态的假设检定以及更多。
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数据科学和机器学习
利用集成的机器学习功能降低风险并提高交易战略算法。Wolfram Finance Platform 还引入了ꆰ关联ꆱ这一全新基础构建。键值和数值的关联实现了大型数据集的高效查询和更新。
文档：机器学习 »文档：关联 »
文档：计算结构化数据集 »
计算驱动的高度自动化报告生成
Wolfram Finance Platform 为自动化文件创建提供可精密工具。创建模板、自定义输出并生成有交互式图表和动态计算，并可在 Wolfram Cloud 中计划并分型的报告。
文档：自动生成的报告 »文档：数据可视化 »
集成的单位测试
Wolfram Finance Platform 中全新内置的测试框架提高您的软件开发过程. 针对在任意环节开发的代码编写并运行测试来确保预期的功能和应用操作。
文档：系统测试和验证 »
集成的有限元方法
使用 Wolfram Finance Platform 中的内置有限元方法实现对衍生品合同的快速准确定价，以及其他在计量金融中的各类应用。
文档：有限元方法 »文档：偏微分方程 »
Wolfram Finance Platform 2 的主要新功能
Wolfram Finance Platform 2 在更多全新领域对计算、知识和界面功能进行了拓展。
高级日历操作
由于内置了处理日期和时间的高度灵活的系统，Wolfram Finance Platform 使您能够轻松查询交易日，对齐不同汇率的交易日，并且查找不同国家的工作日。
文档：日期与时间 »
其他全新改进功能
- 全新和改进的核心算法
- 概率和统计的扩展功能
- 微分方程求解方面的主要改进
- 具有特色范例和学习资源的增强文档
- 重新设计的默认样式表和全新模板
- BloombergLink 的流水线式性能改进
