股市经典技术图谱大全集

本书结合中国城市系统的内在规律和社会经济发展现实，对以金融集聚和科技创新推动中国城市实现长期经济发展的可能路线进行探索，针对不同类型的城市提出差异化的发展策略。本书进行了三个方面的研究。第一，从城市系统整体出发，以系统理论中的幂率分布理论为基础，对城市规模分布的生成机制和内在规律进行描述，并进行实证分析。第二，对城市科技创新与经济发展之间的关系、金融集聚与经济发展之间的关系进行实证分析。第三，对城

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。

本书参考国外相关经验教训，总结我国金融体制相关政策制度与法规，采用案头调研、现场调研等方法，分析了我国国家金融安全领域的现状和问题，并针对如何防范银行挤兑、实施资本市场机制改革、构建系统性风险的预警体系和构建国家金融安全边界给出了对策建议。

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。

2016年以来，我国经济增长从高速向中高速转变，高杠杆问题、金融风险问题逐步累积暴露，去杠杆成为供给侧结构性改革的一项重要工作，社会各界普遍关注，多项政策相继落地。本书收录了两位作者过去三年内在去杠杆、防风险领域的27篇文章，既有与去杠杆、防控系统性金融风险相关的理论研究，也有与债转股、“僵尸企业”债务处置、国有企业债务风险防控相关的政策研究，还有关于股市异常波动、中国债务风险、中美贸易摩擦的金融

本书在介绍非参数核光滑估计和非参数回归估计的基础上，着重讨论金融风险度量风险价值（VaR）和期望损失（ES）的非参数估计方法及实证分析。主要涉及概率统计、非参数统计、半参数统计、计量经济学和金融风险管理等常用的统计模型和统计推断理论方法。

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。