新手学炒外汇投资交易（入门与实战468招）

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。

这是一部集合了主流金融机构杰出科技创新项目规划、实施与应用的案例集。本书分为9篇，包括59个案例。这些案例围绕金融行业数字化、智能化转型这个大方向，从金融信创、普惠金融、跨境金融、数字营销、数据治理与数据平台、业务系统与平台建设、风控合规、信息安全、智能运维9个典型场景切入，详细介绍了数十家金融机构的创新性探索和实践。这些案例选自“第二届金融创新优秀应用案例技术成果评定”活动收集的近300个项目。

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。

本书分为五个部分，分别对上海市国际金融中心建设的机遇与可能遇到的问题进行了分析；对金融科技、创新链与产业链融合、商业银行转型、产权市场的发展、资本推动型企业的困境等问题进行了阐述。围绕资本市场开放、金融风险配置、科创板使命、全球金融市场展望等议题展开研究；围绕长三角地区一体化的本质、机制体制改革、城市化建设等问题展开论述；对金融科技运行现状、金融供给侧改革下的资管行业、结构转型与广义信贷、信托业转

本书从三个方面展开研究，一是研究农户借贷需求的结构及其变迁，二是探讨农户借贷渠道及其变迁，三是分析农村信用担保体系发展变迁及其对农户借贷的制约，以期为破解农户在正规金融机构贷款难问题提供政策思路。为了展开研究，笔者大量采用中国近现代农村调查史上绝无仅有的、对同一地域的农户经济情况长时段的连续追踪调查——“无锡保定农村调查”的资料，并辅以中国人民银行等部门1949年到1966年前的农村金融档案资料，

本书首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性风险因子和多种异象效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，本书采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。最后，本书深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。

本书从不同侧面解读中国数字金融的发展，不仅包括其发展历程，影响因素，给人们的就业、收入和消费带来的改变等，还探寻了这场发生在中国金融领域的变革对全球经济的意义和影响。

本书梳理了中国商业银行的发展历程，重点分析了地方政府财政压力、地方房地产价格、审计等因素对商业银行的信贷投放、从事影子银行业务和贷款损失准备计提的影响，进而研究了独特的制度环境对商业银行经营绩效的影响。同时，本书也十分关注商业银行的公司治理问题。

本书所载案例为中国投资咨询公司近年来在基建投融资、战略与管理及产业与投资领域的实践案例。特别是在基建投融资领域，中国投资咨询公司充分立足国内实践，借鉴国际成功经验，解决项目中的投融资难题，对完成国家重大经济改革任务、加快新型城镇化建设提升国家治理能力、构建现代财政制度具有重要意义。相关案例的介绍具体而生动，不仅为相关行业从业者提供了丰富的案例参考，也为企业管理者、投资者、研究人员提供了深入了解咨询