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金融建模:应用于资本市场、公司金融、风险管理与金融机构
作为一本教材性质的书籍，本书在许多方面给了读者一些分析问题观念上的冲击，从内容而言，至少包括以下几个方面：（1）将或有权益引入公司估值。第十二章和第十四章讲述公司估值模型，将公司看作经营收入的或有权益，固定运营成本作为一项长期债务，作者还以银行、保险公司等金融机构为案例进行了详细分析。（2）实物期权与公司估值。随着中国股市流动性的提升，上市公司具有的收缩、扩张等选择权价值提升，本书分析了传统现金流方法的不足，并通过具体实例讲述了如何对公司进行战略价值分析的方法。（3）如何从历史数据估值转换到相对价值估值。在传统的金融模型中，预期收益率或波动率需要历史数据进行估计，而历史数据不足或数据的非平稳性使得这种方法出现问题。相对价值则是根据市场观察到的基准金融产品的价格，估计建模需要的参数。本书在期限结构、公司估值、公司财务等多个领域介绍了相对价值方法的观念，并通过案例介绍具体应用。 本书至少特别适合于三类读者：（1）在校研究生。金融建模在商业运作中越来越重要，随着金融专业MBA与金融方向MBA的推出，金融建模逐步被引入MBA课程，本书正适合于作为MBA课程的教材，当然也适合于金融学硕士生的教材，配合教材网站基于EXCEL表单的练习，可以提升学生对模型的理解。同时，由于本书对模型介绍严密，对大多数结果进行了推导，因此也可以作为商学院和数学系金融数学或金融工程研究生课程的教材，有助于这些学生兼顾金融理论和模型的实际应用。（2）公司战略分析与公司财务分析人员。随着越来越多金融学专业的学生进入非金融类跨国公司，怎样让金融在公司运作中有用武之地，本书给这些读者提供了概念性指导和具体的应用案例。（3）进行估值的金融分析师。目前，绝大多数的金融分析师采用传统的贴现流方法，忽略了公司的战略价值，本书可帮助这些读者学会如何将实物期权的方法应用于公司估值。
Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习
10人今日阅读 推荐值 81.5%
本书的定位是一本Python金融大数据风控建模的入门级读物。全书包括4篇：背景篇旨在由浅入深地引领读者走进金融科技领域，了解智能风控，系统、全面地认识评分卡；基础篇围绕评分卡构建的全流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，随之进行代码实践，帮助读者获得从0至1构建评分卡模型的工程能力；进阶篇旨在从建模中可能遇到问题出发，提供一些问题解决或模型提升的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应及预测能力；实战篇结合真实信贷场景的数据集，带领读者完成从数据分析至评分卡生成的各个流程，旨在让读者体验真实场景，具备评分卡实战能力，亦可作为读者实际工作中构建评分卡的参考。本书适合有一定Python语言基础的金融风控相关技术人员阅读，也适合想要了解人工智能如何在金融场景应用的开发及业务人员。另外，也适合专业培训机构的学员和相关专业的学生。
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智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模
6人今日阅读 推荐值 71.2%
内容简介 本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多加知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型开发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
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金融商业算法建模：基于Python和SAS
2人今日阅读
这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等数据建模环节。本书的4位作者都是在金融领域有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解。他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜。本书针对决策类、识别类、优化分析类三大主题，独创九大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板的算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。此外，本书还对数据科学项目中比较容易被忽视的内容做了补充，包括模型评估、模型监控、算法工程化，指导读者构建易读、高效、健壮的数据科学工程。本书坚持理论与实践相结合，通过图形、示例、公式帮助读者快速掌握算法与优化理论的同时，还打造了一套可轻松适配各种分析场景与需求的工具模板，力图帮助读者从理论快速跨越到实践。
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互联网金融时代消费信贷评分建模与应用
1人今日阅读
随着互联网金融机构、产品如雨后春笋般疯狂生长，金融消费产品几乎深入每个人的生活之中。以P2P为代表的互联网金融生态，疯狂吸金、敛财跑路等状况时有发生，互联网金融风险管理正面临前所未有的挑战。本书就是为了解决互联网金融时代出现的新的问题和挑战，通过建立科学的消费信贷评分模型来在最大程度上规范互联网金融产品的各种风险。
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居民家庭金融资产选择的建模研究
本书从微观和宏观两个维度全面剖析居民金融资产数量与结构研究的相关问题，因此本书对居民金融资产的研究有着微观和宏观双重目的。微观目的是寻找居民金融资产的形成原因，以及家庭金融资产总量与结构的影响因素;解释家庭金融资产如何影响居民消费和投资行为。宏观目的主要是明确居民金融投资与金融市场、宏观经济和社会发展的关系;分析国家宏观经济政策和金融市场发展对居民家庭金融资产总量与结构的影响，以及进一步分析其对居民的收入、生活状况的影响，同时反过来也分析居民金融资产选择对经济金融的影响，从而为国家宏观经济政策的制定提供理论依据。本书的基本思路是:首先，从理论上对居民金融资产总量与结构进行分析，包括居民金融资产形成原因、各种影响因素的理论分析，同时也对相关变量选取、数据收集、数据计算等问题进行探讨，作为宏、微观分析的基础铺垫。其次，进行实证分析研究，此部分是本研究的核心，共分为微观分析和宏观分析两大部分。在微观分析部分，运用抽样调查得到的居民个体微观数据，分别对居民金融资产的总量选择和居民金融资产的结构选择进行实证分析。在宏观分析部分，依次研究我国居民金融资产选择与金融市场的相关性问题、居民金融资产结构与经济发展的相互影响问题，以及居民金融资产总量和结构的未来趋势分析问题。最后，阐述本书得到的主要结论与政策建议。
SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析
本书是一本介绍金融企业数据建模的专著。在内容上，书中以信贷（信用卡）客户的生命周期管理为主线，选取了5个在客户获取、提升、成熟和衰退环节的最经典的金融企业案例，来详细介绍最具价值与实用性的数据建模过程，每个案例既自成体系又前后呼应。
金融时间序列建模和风险度量——基于广义双曲线分布的方法（经济学、统计学类）教育部人文社会科学重点研究基地重大项目成果丛书
本书系统论述了广义双曲线分布的参数估计方法，阐述了广义双曲线分布的方法在金融时间序列建模领域的应用，包括它在GARCH族模型中的应用和广义双曲线扩散过程的构建，并基于鞍点近似技术，导出了广义双曲线分布的风险度量方法，克服了模拟法计算效率低的缺陷。
课程思政与财经高等教育教学改革
围绕立德树人的根本任务，立足高等教育教学实际，依托首届中国西部财经教育论坛暨第十三届普通高校经济管理学院院长联席会，本书精选西部多所高校推动“课程思政”“产教融合”“应用型人才培养模式改革”优秀成果，重点阐释习近平中国特色社会主义思想指导下和数智化技术时代的财经高等教育教学改革的探索创新、转型升级的理论逻辑和实践经验，重在解决应用型人才培养的时代挑战和实际问题,切实打通教育教学理论与实践相结合的“最后一公里”，体现时代性、实践性和针对性，为国内高校课程思政、财经类教育教学改革提供了多层次多样化的探索样本，将对各高校课程思政建设、产教融合发展具有一定的借鉴价值和积极的推动作用。
宽客人生：从物理学家到数量金融大师的传奇（珍藏版）
13人今日阅读 推荐值 73.9%
华尔街早已不再是那种陈旧的商业模式了。近年来，投资银行和对冲基金已经逐渐转向通过量化交易策略和衍生金融产品来获得利润了，它们招募了大量拥有博士学位的学术精英，这些精英对这些易波动的金融产品进行建模并管理相应风险。时至今日，公司的财富和金融市场的稳定通常依赖于数学模型。“宽客”，即受过系统科学训练的、构建这些模型的数量金融从业人员，逐渐成为华尔街上的重要玩家。在华尔街的宽客中，没有谁比伊曼纽尔·德曼更知名的了。德曼是早一批转投华尔街的高能粒子物理学家，他在华尔街从业17年，后来成为高盛的常务董事，并且是著名的高盛量化策略小组的领导人。他是当今应用广泛的、*有影响力的金融模型的合作开发者。物理学和数量金融看上去并不是那么相似。但正如德曼所说的那样，“当你研究物理学的时候，你的对手是上帝，而在研究金融学时，你的对手是上帝创造的人类”。怎样才能正确地将物理学中的方法应用到狂热的金融市场中去？将经济和市场视为一台复杂的机器是否合理？抑或者，数量金融不过是有瑕疵的思考，还不足以称为科学，只是“黑暗中用来壮胆的口哨声”？
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动量策略：利用Python建立关键交易模型
9人今日阅读
这是一本关于如何利用Python进行系统交易(Systematic Trading)的实践指南，深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前，量化交易得到越来越多人的认可，它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则，让你在真实冒险之前测试和评估交易表现，并对交易计划的可行性做出评判，可以大幅提升你的交易成绩。 然而，专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏，阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物，通俗易懂，实操性强，你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来，就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解，知道如何使用Python语言构建基本的交易策略，以及建立自己的专业回溯测试环境。 本书详细解释了多种交易策略，并提供了完整的源代码，给你必要的工具和技能集，让你在成为专业系统交易员的道路上走得更加顺畅。本书编写的目的是给读者提供循序渐进的指导，让读者轻松地从零技术基础开始，直到拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止，重点是让读者学会对交易策略进行量化回测。
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MATLAB金融风险管理师FRM（高阶实战）
1人今日阅读
金融风险管理已经成为各个金融机构必备的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断发展深入，金融风险管理愈发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（FRM）就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域权威的国际认证考试。丛书以FRM考试第一、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。丛书将金融风险建模知识和MATLAB编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。本书是本系列图书的第四本，共分12章。在丛书前三册数学内容基础之上，本书前四章继续深入探讨金融建模常用的数学知识。第1章介绍MATLAB重要的功能之一，符号数学运算，这部分内容对之后的数学学习和建模尤为重要。第2章介绍切向量、法向量、线性相关、数据矩阵、投影和正定性等内容。第3章以向量和矩阵运算为基础，继续深入探讨梯度向量、直线、曲线、平面、切面、空间梯度等概念。第4章探讨了常用的圆锥曲线、二次曲线、椭圆、抛物线、双曲线等。这些内容对丛书后续的优化方法、投资组合优化、回归分析、因素分析、因素投资、机器学习等内容至关重要。第5～7章探讨各种优化概念和方法，比如极值、梯度下降、线性规划、拉格朗日乘子法、二次规划、遗传算法、粒子群优化等。这部分内容为之后的投资组合优化三章打下坚实的基础。第8～10章介绍投资组合优化问题。第8章用简单的两个风险资产构成的投资组合介绍各种投资组合优化的核心概念。第9章深入介绍投资组合优化与矩阵运算的结合。第10章探讨MATLAB提供的Portfolio面向对象编程。本书最后两章从优化角度再次深挖几种常见的回归方法，比如最小二乘法、正交回归、主成分分析、主元回归和偏最小二乘回归等。这些内容对丛书后续因素分析、因素投资和人工智能等话题提供理论支撑。本书适合所有金融从业者阅读，特别适合金融编程零基础读者参考学习。本书适合FRM考生备考参考学习，也可以帮助FRM持证者实践金融建模，另外本书也是巩固金融知识、应对金融笔试面试的利器。
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风险管理
本书用53个独立的章节讲述了风险管理思想20年间的演进。这些内容均来自CFA协会研究基金会、《金融分析师杂志》和CFA协会会议成果。这些论文代表了诺贝尔获奖者、行业传奇人物以及一些具有远见卓识的学界人物和专业人士的工作成果。读者将惊讶于这些原则的普适性（或永恒性）：那些写于1997年亚洲金融危机期间的论文可能很容易被误认为是发表在最近一次全球金融崩溃之后的。本书共分成三大部分。第一部分是风险管理思想的整体介绍。第二部分讨论了风险度量，集中讲述了风险模型，涵盖了风险价值、风险预算和流动性风险等主题。第三部分集中讨论风险管理和资产类别的相关话题，例如另类投资。此外，还包括了衍生工具以及信用风险、全球风险、非金融风险和养老基金风险等主题。
步步争先
18人今日阅读 推荐值 77.6%
轮岗代表了被舍弃吗？一定要追求稳定、可以工作到退休的岗位吗？自由职业意味着脱离职场吗？《纽约时报》知名记者尼尔·欧文从行业中的佼佼者处，为当代职场人寻找这些可能会困扰他们职业生涯发展的问题的答案。 欧文在本书中总结了职场人需要具备的三大素质：成为魅力型连接者、打造蕞有价值的专业能力组合、建立成长型思维。本书立足于目前复杂多变的经济环境，帮助你从管理者视角，建立起经济学思维。 书中的经验教训将帮助你在深思熟虑后，做出适合自己的一系列选择，把握住一生中的25万个小时的工作时间，在回顾自己在工作和休闲、财富和个人满足感等方面做出的权衡与牺牲时，对自己的选择感到满意，在赢家通吃的世界里“步步争先”。
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中国期货市场量化交易（R与C++版）
3人今日阅读 推荐值 52.4%
本书主要介绍如何运用统计分析和机器学习等方法对中国期货市场量化交易进行建模分 析。不仅覆盖了最基础的数据获取、数据清理、因子提取、模型构造以及最后的动态投资组 合优化、C++编程实现等方面，而且有丰富的代码方便读者临摹学习和修改提升。本书中的 数据首先是交易所最原始的期货分笔数据，在此基础上整合成5分钟K线，然后再计算预测 因子，最后套入统计预测模型。在交易层面，采用严谨的滚动优化方式，充分考虑了滑点和 手续费，严格测试。另外本书还覆盖了中低频的趋势策略以及高频的短趋势策略，最后也详 细介绍了跨期套利策略，以及对读者择业就业的建议。 本书内容的广度和深度都是国内市场上少见的，适合相关专业人士和感兴趣的投资爱好 者阅读，如高校数理类和经管类师生及证券、期货、私募证券、公募基金等量化交易相关从 业人员，以及对机器学习在金融方面运用的相关人士和对量化交易感兴趣的各行各业人士。
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对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版）
5人今日阅读 推荐值 66.1%
诉我们，不是巴菲特，也不是索罗斯或格罗斯，而是一个你我可能都没有听过名字的家伙，他叫西蒙斯。这位数学创办了大奖章基金，十年之内增长将近25倍，每年平均收益率高达40%，而且就在金融海啸席卷全球的2008年，大奖章基金仍净赚80%。他到底是如何做到的呢？本书为你权威揭秘。华尔街如今越来越离不开物理学家，离不开各种复杂和神秘的金融模型。但是，到底谁是第一个将量化投资和数理模型引入华尔街的第一人呢？你一定知道萨缪尔森对经济学的贡献，但是本书的第一个人物，是让萨缪尔森仰止的人——他就是巴施里耶。他对金融的贡献，可以与牛顿对力学的贡献相媲美。他提出的随机游走假说，是有效市场理论的基础，而把市场看成超级大赌场，更是源于他的伟大思想。从巴施里耶到奥斯本，从索普到布莱克，从索内特到帕卡德，也许你并不是很熟悉这些人的名字，但是你一定会惊叹于他们的研究成果。从生物学的三文鱼问题到地质学的地震研究，再到轮盘赌与混沌理论，他们将各种理论运用于金融市场，从而丰富了量化投资的理论基础，拓宽了研究视角，得出了让人惊叹的一系列结论。未来的金融市场的走势究竟会怎样？量化投资和对冲基金到底路在何方？我们如何避免周期性的金融危机？到底谁该为金融危机负责？金融领域呼吁更大规模的扩学科研究，需要用更宽广的视角研究这一负复杂的问题。也许，经济学需要一场新的“曼哈顿计划”。
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数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想
这全书一共34篇文章，我们根据主题分为了5个部分： ?Part 1 数据化思维：专注思维 ?Part 2 数据治理：专注技术 ?Part 3 BI与数据可视化 ?Part 4 数据分析与数据挖掘 ?Part 5 大数据化之路 每一篇文章出自一家公司，选取一个案例或者多个案例综合成篇，描述一个或者多个场景。可以针对大家在实际工作中遇到的与数据相关的优秀设计、架构原理、用户案例、总结经验、问题分析思路与总结、某一领域的观点与看法等进行深入的分解与阐述。文章独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，通过真实的深入的实践积累分享，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。 简单来说，就是用大家在数据之道上的卓越经验，帮助那些仍然在数据之道上探索的朋友们与他们并行前进，共同成长。
ChatGPT使用指南：人人都应该掌握的AI最强工具
3人今日阅读 推荐值 50.9%
本书将从 ChatGPT 的基础知识、应用场景和案例分析等方面展开讲解。例如， 如何使用 ChatGPT 实现自然语言翻译、如何使用 ChatGPT 学习英语，以及修改 代码、生成表格，甚至开发菜品等，所举例的应用场景中包含了大量的实用技巧 和建议，能帮助读者更好地掌握和应用 ChatGPT 工具。 本书共分为 9 章，各章的主题分明，内容循序渐进。第 1 章对 ChatGPT 进 行了一些基础的介绍，然后以对话的形式带你快速入门；第 2 ～ 5 章分别从学习、 工作、娱乐、代码四个角度介绍了不同领域下 ChatGPT 的应用场景，案例十分丰 富；第 6 章详细介绍了 ChatGPT 的实用指令和 AI 角色的个性化设置，带你探索 ChatGPT 的趣味和实用性，推荐读者重点阅读；第 7 章则对最新的 AI 工具进行 了介绍；第 8 章对未来趋势进行了展望，分享了许多有意思的话题；第 9 章则对 ChatGPT 在诸多细分行业中的创新应用进行了众多举例，或许读者能从这些例子 中获得启发。 希望这本书能够帮助读者更好地理解和应用 ChatGPT 技术，让读者在工作和 生活中更加得心应手。
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《哈佛商业评论》中文版（2018年第4期）
有些人天生就具有领袖魅力，但对多数人而言，影响他人的能力更多是我们在培养特定能力和关系时用到的巧妙技能。本期聚光灯栏目就将此前发表于本刊有关沟通的文章重新刊发，希望借此能帮助诸位读者再度重视自己的沟通问题。我们将罗伯特·西奥迪尼的《说服别人是门科学》作为主文。在该文中，将互惠的愿望和能力诠释为说服力六大原则之一。这六大原则符合人类深层欲望，比如希望得到他人的欣赏。领导者必须通过其他人完成任务，其中包括他们无权控制的人。因此，他们有必要建立关系并提高（但不滥用）说服力。
金融计量与资产组合计算：基于R平台
本书主要以金融学经典资产组合理论及Black-Litterman理论为框架，以R软件为平台，系统介绍软件操作及金融计量的实务，本书原代码完全公开，通过构建经典资产组合，学习软件操作以及金融计量的基本知识，特别是金融计量中使用的经典的统计模型，不但详细介绍了资产组合构建的详细过程，而且通俗地讲解了高深的统计模型，不但适于自学，而且也适于研究，通过本书代码，可以原原本本实验复杂的统计模型。
要做好投资，必须先读懂投资史（套装12册）
37人今日阅读 推荐值 88.5%
《风险投资史》田轩译 两届普利策奖得主，塞巴斯蒂安·马拉比重磅力作，入选2022年《金融时报》/麦肯锡年度商业图书《价值》 荣登FT中文网2020中国年度商业书单。高瓴创始人兼首席执行官张磊首部力作，沉淀15年，张磊的投资思想首度全面公开。《投资中国》2022开年重磅上市，泉果基金创始人王国斌投资体系深度探讨；完整展现王国斌始终看好中国、看好资产管理背后的思考。《财富是认知的变现》上海老牌百亿私募基金重阳投资合伙人舒泰峰首部投资专著带你穿越认知的迷雾避开投资中的12个陷阱《投资中最简单的事》高毅资产董事长邱国鹭22年投资经验凝聚之首部作品，历经市场5年洗礼之后全新升级。高瓴资本创始人张磊作序，首席经济学家巴曙松推荐
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宽客：华尔街顶级数量金融大师的另类人生
27人今日阅读 推荐值 75.5%
《宽客》是一本讲述华尔街顶级数量金融大师的另类人生的书。2007年金融危机爆发以来，作者采访了大量加州抵押贷款违约业主、对冲基金经理和顶尖经济学及金融学学者，在《华尔街日报》上对危机做了全方位、多角度的报道。本书对华尔街新兴的主宰者"宽客"进行了前所未有的深入描述，其中既有宽客新锐中的佼佼者：穆勒、格里芬、阿斯内斯和魏因斯坦，又有隐士般的吉姆?
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Python金融大数据分析（第2版）
27人今日阅读 推荐值 77.5%
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
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金融大模型开发与应用实践
1人今日阅读
《金融大模型开发与应用实践》循序渐进、深入讲解了金融大模型开发与应用实践的核心知识,并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的用法。全书共11章,分别讲解了大模型基础、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、高频交易与量化交易、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、区块链与金融科技创新、基于深度强化学习的量化交易系统(OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基于趋势跟踪的期货交易系统(TechnicalAnalysis library+yfinance+Quantstats)、上市公司估值系统(OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI)。《金融大模型开发与应用实践》易于阅读,以极简的文字介绍了复杂的案例,同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料,是学习金融大模型开发的理想教程。 《金融大模型开发与应用实践》适用于已经了解了Python 基础开发的读者,想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者,也可以作为证券、保险、银行等从业者的参考书,还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的专业性教材。
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AI驱动下的量化策略构建（微课视频版）
5人今日阅读
本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。
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联邦学习技术及实战
本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题，详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置，受隐私保护法规限制不能共享，形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁，通过传输变换后的临时变量，既能实现模型效果提升，又能确保隐私信息的安全。本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
金融学教育教学改革论文集
本书是上海立信金融学院教师们多年金融学教育教学改革的成果集。全书分为课程思政、课程教学、人才培养三大部分，共计45篇论文，对相关领域的探索和研究做了细致和专业的分析。具体包括：文化自信融合信用卡业务管理课程思政建设的路径研究、《证券投资学》课程中的思政案例探析——以A股上市公司股权分置改革为例、《国际金融管理》课程教学经验与创新性探讨、从学英语到用英语学——金融类专业全英语教学的本地化发展策略研究、基于金融学专业《量化投资》课程的建设探讨、金融科技人才培养的几点思考、金融学院课程开发及建设研究等内容。本书有较高的实用性和出版价值。
2023出国留学蓝皮书
1人今日阅读
本书在持续追踪行业动态、把握留学动向的基础上，对处于留学准备阶段与正在留学的学生群体进行了区分，全面覆盖了留学申请各个环节。本书一方面就留学趋势变化进行专业的分析，另一方面分留学申请、海外在读、毕业选择三个阶段，对留学申请涉及的考试、文书、择校等准备工作做了详尽的介绍，解读了热门专业，总结了留学生更好适应海外校园生活的要点，并针对留学生毕业后的职业规划问题提出了建议。 作为一本留学规划指南，本书通过专家访谈和校友观点，对留学过程中的新趋势、新现象做出了专业的解读，帮助留学家庭更好地解决新变化带来的新问题，致力于带领留学家庭从各个侧面洞悉留学发展趋势，走近留学准备过程，做好留学规划。
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一本书读懂前沿科技
2人今日阅读
当今世界，科技创新空前密集活跃，新一轮科技革命和产业变革正重构全球创新版图、重塑全球经济结构。近年来，AI(人工智能）、区块链、量子科技等前沿科技成为中央政治局集体学习和会议的主题。 本书聚焦全球科技前沿，详细介绍生成式AI、半导体芯片、量子技术、高性能计算、空间科学技术、基因工程等11个领域前沿科技，包括这些前沿科技的产生背景、发展历程、技术原理、应用场景、发展趋势、技术挑战，以全球视野呈现大国博弈下的竞争格局，分析总结中国前沿科技的发展现状和关键成果、突出短板，中国政府为破解“卡脖子”难题而作出的战略部署和对应策略。 本书视野前瞻、思维超前、见解精深，力求探寻和解码“卡脖子”难题的破解之道，有助于广大读者和党员干部全方位把握世界科技发展潮流，学习了解前沿科技的科学原理、核心技术和发展趋向，提高把握科学发展规律、发展机遇的能力。
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哈佛商业评论·微管理系列：金三银四，跳槽季全方位贴身指南
又是一年跳槽季，在裁员潮的影响下，今年的金三银四冷清不少。但无论如何，2019年招聘市场已经显示出了一个清晰的趋势——新职业需求不断涌现，为职场人提供了更多选择，也增加了游戏的“难度系数”。但无论是哪种原因，”换工作“这件事，对“江湖人”来说永远是刚需。春风轻拂，不仅吹绿了枝条，也让职场人心中痒痒的。但是，一些问题总在你脑海中徘徊：我真的准备好跳槽了吗？现在的工作已经到天花板了吗？辞职会不会惹怒老板？我能征服面试官吗？怎么和HR谈薪资？我的技能足以匹配新的职位要求吗？换了新工作我能和未来的领导、同事相处好吗？
哈佛商业评论·精选必读系列：算法与人，谁能成为赢家？
套装包含《人员管理新陷阱》、《给你一本人工智能入门生意经》、《网络安全新策略》、《危险的年龄歧视》、《人工智能与人的智能》、《重思大数据》、《机器人会取代我们吗？》、《如何拥有一份安全的未来职业》、《自由职业自评手册》、《不想被裁员，先让自己不可替代》、《职业转型新路径：“先行动，后思考”》11册。哈佛商学院标志性杂志！致力于改进管理实践！
金融新格局：资产证券化的突破与创新
本书详细阐述了资产证券化的产品设计、特别是监管和会计等重要的配套基础设施，是一本难得的佳作。——厦门国家会计学院副院长 黄世忠。互联网金融创造新的放贷渠道将推动金融普惠，而资产证券化的创新将会给中国的金融普惠提供了一个坚实的融资平台——现代资产证券化和互联网如今共生并存，息息相关。本书就介绍了资产证券化的理念和实例，非常值得新一代中国金融人思考和学习。——北京金融局党委书记 霍学文。
大数据分析：R基础及应用
在大数据时代，R以其强大的数据分析挖掘、可视化绘图等功能，越来越受到社会各个领域的青睐。现在，R的计算引擎、性能、程序包都得到了提升，其中R与大数据分析平台Hadoop的结合，实现了R对大数据的分析式处理分析。这些不仅大大扩展了R的应用，也扩大了R在各行业的需求。为了更好地适应新形势，掌握大数据分析处理的相关知识是很有必要的。本书从理论基础、方法、实证三方面详细地阐释了R和RHadoop的相关理论、技术以及应用，使读者了解大数据的基础概念，掌握R以及Rhadoop大数据分析技术。本书不仅适合高等院校的各相关专业的本专科生、研究生，也适合零编程基础的科研人员以及对大数据分析技术感兴趣的人士阅读。本书在内容的选择和结构的安排上进行了深入的思考，使得不论是R或RHadoop的初学者还是具备一定相关专业知识的人员都能从本书中得到一定的收获或启发。
青年的回响：二十二位留学生的责任担当
在教育选择多样化的今天，国际教育成为诸多学子提升自我、开阔眼界的重要选择。面对完全陌生的教育体系和时空间隔所带来的信息差,许多想要进入国际教育的家长与孩子不知从哪里着手。本书精选2003—2024年二十二个留学真实案例，记录了千禧年后，时代变迁下中国学子的家庭抉择和成长历程，出国求学给他们带来的影响与改变，以及如今在教育、工业、制造、金融、文化等领域他们是如何用自己所学为祖国的发展添砖加瓦，在自我蜕变中实现自我价值的。案例多元且富有代表性，间接反映了我国国际教育的历史变迁，能够帮助读者了解二十二年的留学发展及变迁，为即将进入或已身处国际教育赛道的学子与家长提供思路、指引方向。
黄仁勋:英伟达之芯（H100芯片驱动AI算力革命）
1234人今日阅读 推荐值 78.9%
深度解析英伟达如何通过H100芯片与CUDA生态垄断AI算力市场。从ChatGPT训练所需的GPU集群，到自动驾驶芯片Orin的算力博弈，揭秘黄仁勋“以软件定义硬件”的战略。对比AMD MI300X与国产芯片挑战，展现全球AI算力竞赛的底层逻辑。
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小而美：持续盈利的经营法则
279人今日阅读 推荐值 80.8%
不是每个企业都能成为独角兽，企业生存究竟靠 什么? 当规模扩张的护城河消失，企业应该如何活下去? 企业如何发现自身的核心能力并创造出价值，如何 持续盈利? ...... 这本书可以给你参考和答案。 作者从亲身创业经历出发，对规模、速度、利润以及 经营等进行了反思，提出“极简创业经营”、做可持 续盈利的“慢公司”等理念，重新思考企业价值与成 功的标准，并分享“起死回生”的具体创业经营方 法，如“从(虚拟)社区入手”“越少越好”“瞄准 前100个客户”等，教创始人和经营人员如何用最 少的人、最 少的钱办最 好的事，尤其是在疫情之下、 远程办公兴起的今天，对优化组织、提高企业持续 盈利的生存能力具有启发意义。
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投资中不简单的事
197人今日阅读 推荐值 75.1%
《投资中不简单的事》精选高毅资产基金经理内部交流实录，26篇重磅文章深度揭秘，20万字投资实录全新披露，全面展示基金经理面对人性的恐惧与贪婪、面对市场不确定性时的真实想法与应对策略；揭示优质公司的成长路径和行业的内在发展规律，给出在中国坚守价值投资的实操性建议。
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价值投资五部曲
127人今日阅读 推荐值 84.5%
全书共3个部分10个章节，介绍了张磊的个人历程、他所坚持的投资理念和方法以及他对价值投资者自我修养的思考，还介绍了他对具有伟大格局观的创业者、创业组织，以及对人才、教育、科学观的理解。书中包含大量珍贵资料，不仅有首次提出的7大高瓴公式，详细拆解的10多个投资案例，还有11张精致手绘彩插和19张珍贵照片。
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顶级投资家都是这样做的（套装8册）
122人今日阅读 推荐值 78.6%
全书共3个部分10个章节，介绍了张磊的个人历程、他所坚持的投资理念和方法以及他对价值投资者自我修养的思考，还介绍了他对具有伟大格局观的创业者、创业组织，以及对人才、教育、科学观的理解。书中包含大量珍贵资料，不仅有首次提出的7大高瓴公式，详细拆解的10多个投资案例，还有11张精致手绘彩插和19张珍贵照片。如果你是普通读者，你将从这本书中看到麻省理工学院的坏小子是如何漫游在密码破译员、数学家、投资家等数个壁垒森严的身份之间，并且逐渐进化成为“量化投资之父”的，您能从中学到，面对棘手的问题和挑战，我们应该如何自处和应对。
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学习高手
54人今日阅读 推荐值 79.2%
如何记忆，才能牢固掌握知识点？如何复习，才能夯实完整知识体系？如何自学，才能实现终身跨界成长？这些问题，《学习高手》里都有答案。本书是一本写给广大学生和家长的，培养高效学习能力的方法工具书。作者作为哈佛、耶鲁高分毕业生，结合先进的理论知识、经典的学习经验，系统分享了超实用的学习法。全书分为5大模块、30节大课、100+方法，帮助你提高学习成绩，打开人生格局。
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量化投资技术分析实战：解码股票与期货交易模型
49人今日阅读 推荐值 68.9%
将数量化工具引入投资分析，需要结合中国股票、期货市场实际情况，为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型，在量化投资领域才能快速普及开来。本书在模型开发过程讲解的基础上，给出建模思路和绩效评估理论，并公开部分机构模型，指导投资者进一步钻研。本书为每个模型展示迭代过程中的绩效，并通过让读者扫描二维码，下载模型，构建纸媒和互联网的连接机制。
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投资中的那些事：投资中最简单的事 投资中不简单的事(套装共2册)
34人今日阅读 推荐值 82.5%
投资理念和投资哲学都是简单的，但是实践中的情形却是千变万化的，充满各种噪音和干扰。简单的是理念本身，不简单的是如何在荆棘密布、陷阱重生的市场中执着地坚守、灵活地运用，这也是《投资中不简单的事》成书的初衷。《投资中不简单的事》精选高毅资产基金经理内部交流实录，26篇重磅文章深度揭秘，20万字投资实录全新披露，全面展示基金经理面对人性的恐惧与贪婪、面对市场不确定性时的真实想法与应对策略；揭示优质公司的成长路径和行业的内在发展规律，给出在中国坚守价值投资的实操性建议。《投资中最简单的事》从作者多年投资的自身经验出发，剖析了“便宜才是硬道理”“定价权是核心竞争力”“人弃我取，逆向投资”等简单易行的投资原则，阐明了“对于大多数人而言，只有价值投资才是真正可学、可用、可掌握的”这一观点，分享了易于普通投资者学习、操作的投资方法。在对“投资中最简单的事”娓娓道来的过程中，作者用生动晓畅的语言分享了自己投资生涯中的丰富投资实例，使本书兼具了易读性与实操性。
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对话最伟大的头脑系列（13册装）
37人今日阅读 推荐值 78.6%
人的智能如何与越来越强的机器无限连接？古DNA如何揭示人类起源的秘密？我们真的可以“复活”已经灭绝的猛犸象吗？脑机接口会让人类掌控自我的进化吗？未来的创新为什么必须重视混流？……每一种未来，都需要一个真正的引爆点。而未来的引爆点，就是这样一个个“思想之问”。《那些比答案更重要的好问题》将用14个大问题带你开启一场思想者的探索之旅，与汪小帆、周涛、宋继强、洪波等14位国内顶级科学家、思想家、趋势专家，一起走进人工智能、基因编辑、脑机借口、认知科学等领域，共同探索思想的边界，亲临未来的14种可能。关于未来，我们虽不能预知答案，但却可以看见它涌现的端倪。
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千年金融史：金融如何塑造文明，从5000年前到21世纪
35人今日阅读 推荐值 79.5%
《千年金融史》中，著名金融史学家威廉·戈兹曼却提出了截然相反的看法：正是金融使得文明的进步成为可能。戈兹曼将金融描述为一台时间机器，我们可以据此实现价值的跨时空流动，这已经彻底改变了我们思考未来、计划未来的方式。除此之外，戈兹曼还向我们展示了在人类的历史进程中，诸如股票市场、信用额度、复杂金融产品和跨国贸易这样与金融有关的机制，是如何一次又一次被发明、被遗忘，又被重新发明的。更重要的是，戈兹曼还思考了我们未来将要面临的挑战，比如怎样借助金融的力量来妥善解决人口的增长和老龄化问题。围绕金融在人类演变中的作用，《千年金融史》向我们展示出引人入胜的画卷。
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价值投资五部曲
30人今日阅读 推荐值 89.3%
全书共3个部分10个章节，介绍了张磊的个人历程、他所坚持的投资理念和方法以及他对价值投资者自我修养的思考，还介绍了他对具有伟大格局观的创业者、创业组织，以及对人才、教育、科学观的理解。书中包含大量珍贵资料，不仅有首次提出的7大高瓴公式，详细拆解的10多个投资案例，还有11张精致手绘彩插和19张珍贵照片。
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富可敌国（2016经典版）
23人今日阅读 推荐值 78.6%
这是一部权威的对冲基金发展史，充满了对美国金融界人物戏剧性沉浮的引人入胜描述。在本书中，华尔街的生存之道、美国金融界的商业文化被演绎得出神入化。本书作者对该行业进行了包括300个小时访谈和无数内部文件在内的深入调查，并在此基础上，讲述了关于对冲基金鲜为人知的故事：从该行业的鼻祖阿尔弗雷德温斯洛琼斯到乔治·索罗斯，再到许多其他不那么出名但在这个领域同样有影响力的人物，从1987年的股市暴跌，到网络泡沫，再到抵押贷款证券的崩溃。
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讲好你的故事：66个小行动改变人生剧本
20人今日阅读 推荐值 87.7%
本书是从普通职员到职场自由人的精彩故事荟萃，是献给每位职场打拼者如何巧变、创前程的箴言。 希望你听完我的故事，也可以坦然对待并接受自己的背景。无论你的出身如何，只要能在职业生涯中不断进取就好。记住，许多人甚至根本不关心你的社会地位，因为还有许多更重要的事情值得他们关注。如果你像当初的我一样感到自卑，可能你只需要改变思路而已。毕竟最重要的故事是你跟自己讲的那个故事。 一些看似小行动的职场行动，可以让你在事业上取得巨大的成功。如果是富有创意、充满机敏和时机恰当的行动，还能够持续影响你的自我成长，在面对不确定性和危机时，为你的职业之旅保驾护航。
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数智化转型：人工智能的金融实践
人工智能技术是金融体系进化的动力之一，但要用好这一技术，还需要理解金融体系本身的逻辑。在金融行业智能化转型的过程中我们要解决的问题很多、很杂，但是在金融领域已经形成一套完整的运行规则。如果不能深刻理解问题、痛点在哪儿，金融机构在转型的过程中很容易陷入僵局。 在本书中，作者基于“客户—资管—风控”框架，梳理了金融领域中涉及的多种业务场景，探讨其智能化方向。关注要解决的核心业务问题，从核心业务问题中抽象出其技术需求，解释具体业务落地时可能存在的差异性。本书帮助金融科技的从业者，在思考金融行业智能化转型时有更清晰的思维框架，不至于陷入谋一域而难谋全局的困境。