互联网金融大数据时代的金融革命

这本书是中国康德拉季耶夫周期理论研究开拓者、“周期天王”周金涛的经典作品。从2006—2007年持续两年的大牛市到2008年次贷危机和2016年大宗商品年度反弹，周金涛先生成功把握和预测了长周期运行中的每一次重要转折，他的研究与洞见不仅为投资者提供了宝贵的宏观对冲策略，也为我们理解经济周期与人生财富命运的关系提供了重要启示。这本书以经济周期研究和结构主义为核心，全面而完整地展现了作者独特的逻辑框架

完整记录顶级基金经理的操盘过程，涵盖最值得借鉴的炒股实战经验。为什么受伤的总是我？散户炒股，十炒九赔，时常会发出如此感叹。股市江湖，主力与散户同在，主力是导演，是主角，是最好的演员，也是最坏的角色。游走于股市江湖，一定要读懂主力在想什么。本书从基本面、技术面、价值误区和人性四个方面，深度剖析主力如何选择标的，如何挖掘投资价值等实战操盘技术与思维，帮助投资者摆正心态，抓住时机，选对股票。

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。

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中国资本市场在逐渐健全的过程中，尤其是科创板的快速大力推出、科创板注册制的敞口拓宽，将加快打破原有拟上市公司融资困境，改变现有上市公司业态分布。如何让股权投资变得简约化，企业在进行融资时，产生股权融资需求大于债权融资需求的认知，这是本书希望能在国内资本市场风云变化之际跟大家分享的。

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。

本书以国际证监会组织历年发布的、与基金有关的各份最终报告和相应的国际实践为参照，聚焦基金治理的核心逻辑和具体细节，对中国实践中的基金组织形式；基金托管人；基金份额持有人的核心权利；信义义务；基金管理职能外包；基金交易、估值、收费、信披、赎回、终止等主要运营环节；基金管理人的内部治理和外部治理等问题进行了梳理，构建了基金治理的总体框架，并认为我国基金治理的“四梁八柱”在监管层面已经建立。

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。