大数据金融与征信

本书介绍了数字金融相关领域的前沿研究成果，包括数字金融的概念与影响、P2P借贷、数字货币与移动支付、数据与人工智能、科技信贷与影子银行五个主题。全书精选二十余篇近年发表在TheReviewofFinancialStudies、TheEconomicJournal、JournalofAppliedCorporateFinance等重要国际期刊上的学术文章，对文章研究的背景、问题、

本书结合具体实例讲解了金融大模型开发的核心知识。全书共12章，讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。

本书比较了在资产配置的收益－风险分析中常用的风险度量，从均值－风险模型与随机占优一致性的角度，给出在资产配置优化中选择风险度量及其对应的均值－风险模型的建议；系统研究和发展了安全首要准则下的资产配置优化理论，给出了资产组合的有效前沿性质以及基金分离现象存在与CAPM成立的条件；分别建立了包含心理账户和背景风险的改进型安全首要模型。

全书通过按历史年代梳理自大萧条以来的金融创新，分析其形成的原因并追溯其在不同环境中的演变，金融创新产品、工具与市场供求之间的内在联系，帮助读者对现代金融创新的发展有一个比较清晰的脉络，理解金融创新的原动力、以及金融创新在为经济增长带来福音的同时，又如何威胁着整个金融体系的稳定与安全，由此洞察现代金融生态发展的真谛，从一个新视角解读现代金融创新。

《中国债券市场：2018》立足于国际国内宏观趋势大图景，对中国债券市场在2018年的发展进行了全面系统的总结。书中探讨了债券市场运行的宏观经济背景、货币市场发展与规范、债券一级市场、债券交易及存量特征、债券收益率曲线、债券衍生品市场、政府债券市场、政府债券市场、资产支持证券市场、中国债券市场对外开放、中国金融去杠杆等诸多前沿实践问题，并对未来中国债券市场的发展做了展望，提出了若干建议。

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。

本书共分为5章，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题；还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。

本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。

一书读懂私募股权的价值创造全过程。国际经济震荡，许多机构恐慌撤出投资，私募股权行业却凭借2%的管理费+20%的投资利润分成，保持资产管理规模的高速发展，实现与投资者、被投机构以及整个人类社会的多方共赢。这本书围绕私募股权行业的头部公司创始人、投资委员会、投资专家的决策与运作，向我们展示了一场场激烈的投资角逐。投资范围多元化，交易结构多样化，从发起投资、实施投资、管理投资再到最终获利离场，这本书刻画