现代金融：理论探索与中国实践（第十三辑）

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。

《中国债券市场：2018》立足于国际国内宏观趋势大图景，对中国债券市场在2018年的发展进行了全面系统的总结。书中探讨了债券市场运行的宏观经济背景、货币市场发展与规范、债券一级市场、债券交易及存量特征、债券收益率曲线、债券衍生品市场、政府债券市场、政府债券市场、资产支持证券市场、中国债券市场对外开放、中国金融去杠杆等诸多前沿实践问题，并对未来中国债券市场的发展做了展望，提出了若干建议。

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。

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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。

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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。

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。

这本书是中国康德拉季耶夫周期理论研究开拓者、“周期天王”周金涛的经典作品。从2006—2007年持续两年的大牛市到2008年次贷危机和2016年大宗商品年度反弹，周金涛先生成功把握和预测了长周期运行中的每一次重要转折，他的研究与洞见不仅为投资者提供了宝贵的宏观对冲策略，也为我们理解经济周期与人生财富命运的关系提供了重要启示。这本书以经济周期研究和结构主义为核心，全面而完整地展现了作者独特的逻辑框架