智能量化：ChatGPT在金融策略与算法交易中的实践

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。

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

21世纪以来，“金融化”已成为全球社会与经济变迁和重构的核心动力机制之一，学术界开始关注金融与社会相互影响及相互塑造的过程、机制与后果，强调就该领域展开跨学科综合研究。据此，中央财经大学社会与心理学院创办了《金融与社会》学术集刊，研究涵盖金融社会学的理论探索与经验研究、金融社会工作研究等学科领域，包括微观层面的金融素养与金融行为研究、中观层面的金融组织与金融市场研究、宏观层面的金融制度与金融的经济

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。

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。

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

乔丹·贝尔福特是热门电影《华尔街之狼》的原型人物。在目睹大银行无情地掠夺个人投资者的财富后，他义愤填膺，并决心弥补自己过去犯下的那个臭名昭著的错误。于是，他精心打造了这本见解独到的投资指南，揭开金融服务业的真面目，将顶级华尔街投资者的成功秘诀公之于众。从何时买入、卖出、持有和套现，到如何做出更加明智且安全的投资决策，再到如何在短期与长期内积累可观的财富，这本书涵盖了投资实践的方方面面。在这本书中，