Bringing Local Analytics to the Quant's Desktop

Nemotron-Personas-Finance-Japan: A Synthetic Dataset Capturing Japan's Demographics and Financial Context

A Blog post by NVIDIA on Hugging Face

Payments Canada announces launch of Canada's Real-Time Rail (RTR) payment system

The new system will enable participating financial service providers to clear and settle payments in real time, providing a made-in-Canada platform for future innovation and prosperity.

Build Your Own Bank In Go

A streaming series is now available for free.

Friendly Fraud Prevention for Developers: What to Log, Block and Automate

Friendly fraud, where a real customer disputes a legitimate charge, accounts for around 20 to 30% of fraudulent disputes per Visa and 75% of online fraud per Mastercard. Winning disputes requires logging IP address, device ID, account ID and shipping address at checkout and keeping them for at least 13 months. Visa's CE3.0 rules require two undisputed prior purchases on the same card from 120 to 365 days earlier sharing data points, while Mastercard's First-Party Trust needs device, delivery and identity factors and a lookup service responding within 2.5 seconds. The piece walks through Node.js code for checkout logging, risk scoring, a pre-fulfillment hold gate, pre-dispute order lookup endpoints, webhook-driven refunds and evidence automation, plus a comparison of building in-house versus using tools like Stripe Smart Disputes or Chargeflow.

How to Apply Secure By Design Practices To Money Software

Bối cảnh của bài viết chia sẻ hai bài học quan trọng từ một cuốn sách bảo mật chuyên ngành. Nguyên nhân kỹ thuật là các nguyên tắc Secure By Design áp dụng cho phần mềm tài chính không chỉ liên quan đến bảo mật mà còn về kiến trúc hệ thống và quản lý rủi ro. Hệ quả là việc áp dụng những nguyên tắc này giúp giảm thiểu lỗ hổng và tăng độ tin cậy của hệ thống. Điều đáng học là các phương pháp như Zero Trust, Defense in Depth và Threat Modeling có thể ứng dụng hiệu quả ngay cả khi bạn không phải chuyên gia bảo mật.

Hai bài học từ sách bảo mật giúp bạn viết phần mềm tài chính an toàn hơn mà không cần chuyên sâu về bảo mật.

Announcing DuckDB 1.5.6

DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. Bản cập nhật này tập trung vào tối ưu hóa truy vấn SQL và cải thiện hiệu suất khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Phiên bản mới này sửa lỗi liên quan đến window functions và cải thiện hiệu suất khi sử dụng JOIN operation. Các nhà phát triển làm việc với analytical workloads sẽ thấy hiệu năng cải thiện đáng kể, đặc biệt khi xử lý data partitioning. Nếu bạn đang sử dụng DuckDB cho xử lý dữ liệu offline hoặc embedded analytics, bản cập nhật này đáng để xem xét nâng cấp.

Phiên bản DuckDB 1.5.6 mang lại những cải tiến hiệu năng và sửa lỗi quan trọng mà lập trình viên cần biết để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.

Agents Prompt People: Using Agents for Long-Horizon Financial Work

Arca's head of AI discusses persistent memory, the benefits of a custom harness, and agentic workflows that span days.

Why DuckDB 2.0 is faster

DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.

DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.