AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀

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  数智金融创新：技术和业务引领的优秀行业实践

  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。

  融创平台组编管理26.8万字
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  英国金融组织变迁

  本书以金融机构为主线，从不同方面论述了英国金融组织变迁。书中综述了英国金融组织体系的基本机构、分类演变和体系特点；阐释了英国银行业的起源与发展；集中论述了英格兰银行的产生和发展的艰难历程；介绍了除英格兰银行之外的英国的银行金融机构和非银行金融机构情况；介绍了近年来英国政策性金融组织和互联网金融组织发展概况；分析了英国银行业从早期非正式监管到法定监管体系确立再到全方位监管模式的发展，揭示了未来英国金

  马金华管理17.2万字
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  逆全球化浪潮下的中国对策

  本书为国家金融与发展试验室相关研讨论坛和重要学术活动的实录，记录了参会专家学者的言论和观点，汇集当下金融领域热点问题和真知灼见，记录实验室成长之路，见证我国金融发展历程，主题为“国际金融相关议题”，包括国际区域公共品供给——一带一路的中国发现（2017年2月23日）、“一带一路”倡议的金融支持（2017年5月9日）、固定收益、汇率和大宗商品（2017年3月3日）、美元加息周期与中国利率调整（201

  李扬主编管理13.2万字
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  高杠杆的化解之道

  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

  曹玉瑾 李世刚管理15.8万字
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  投资优化供给结构：做什么？怎么做？

  现阶段中国供给结构的突出问题集中表现为低效劣质供给多，高端优质供给少，而根本原因是部分基础性要素配置市场化机制和政府配置资源的决策机制不健全。本书分析投资优化供给结构的机理，提出优化供给结构需要推进基础性要素配置市场化和生态产品供需市场化，以普惠、透明、稳定的激励政策引导企业在关键核心技术领域加大研发投入，鼓励社会资本增加优质民生服务供给，完善政府配置资源的科学民主决策机制，推动形成需求引导投资、

  应晓妮等管理15万字
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  区块链与金融科技

  本书从回顾货币及金融发展史出发，分析了数字化货币诞生的必然性及必要性，以详细剖析具有开创性的比特币系统的基础技术、体系架构、数据结构、核心算法、通信协议的方式，解构其金融科技的本质和能力，揭示区块链技术和应用的演化发展规律，论述区块链作为数字底座对于金融科技及各领域数字化转型升级的关键性支撑作用，以及在实现数字身份、数字资产、审计监管、自治组织方面对当前数字经济、未来元宇宙的稳定性基石作用。

  凌力管理19万字
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  AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀

  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。

  关东升 韩文锋编著管理0字
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  金融大模型开发基础与实践

  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。

  陈强管理13.2万字
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  非同凡想：从深度价值投资的底层逻辑出发

  《非同凡想：从深度价值投资的底层逻辑出发》，从“想”“观”“信”“行”“顺”“悦”六大维度进一步梳理和凝练投资思维，试图寻找到使普通投资者能通过思想认识提升达到投资策略的升华的路径，并最终达到财务自由的目的。为了能持之以恒地将好的理念付诸实践，必须树立正确的投资观、人生观、价值观，这样才能在对的投资道路上积攒足够的投资“自信力”，并在对优秀企业充满丰沛“他信力”的同时，将自己的投资计划付诸“行”，

  张延昆管理12.8万字