大数据金融与征信

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

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。

在投资市场上，大众的心理、情绪与行为，往往会因为受到多种因素的影响而偏离事实，这也是大多数人投资亏损的主要原因之一。本书作者在华尔街有数十年的投资经验，在本书中，他从投资者的思维训练开始，阐述了投资者如何不被资本市场的各种乱象和众人的观点所干扰，学会独立思考，应对市场出现的各种冲击，比如银行倒闭等突发事件引发的短期金融恐慌，机构和专业人士对经济大势的预测，媒体和机构散布的各种消息及政府发布的经济政

本书立足融资交易尚未发展成熟的中国市场，在深度剖析融资交易起源、内涵、内资价值及风险的基础上，对比分析了中国大陆与美国、日本和中国台湾地区融资交易模式、监管方式等方面的差异，重点探索了中国融资交易保证金比例的设置和调整方法，测试了调整所带来的市场效应，丰富了我国融资保证金系统的研究体系，为优化、调整融资保证金比例以活跃金融市场、实现宏观调控目标提供了科学的解决方案。

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。

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。

实体经济是金融的根基，金融是实体经济的血脉，经济的高质量发展离不开产融协同、协调发展。如何有效克服经济转型过程中面临的各种困难和挑战，实现国民经济的协调、可持续发展，对实体经济和金融都提出了新的要求。本书建议解决当前实体经济与金融发展不协调、不平衡的突出问题，促进资金“脱虚向实”，就必须采取有力措施促进产融协同发展。

金融创新在推动金融发展时，也存在着问题，如何将金融创新对金融发展的推动效应发挥到最大？如何消除制约金融创新的因素？中国未来金融创新的发展方向和重点是什么？随着金融工具的多样化，未来企业和个人的投资策略将如何变化？本书对金融体系的创新进行分析，从银行的银行中央银行和商业银行的创新着手，对人民币国际化、金融工具创新及相关风险监管问题进行分析，并从企业和个人视角研究相关的投资策略及风险控制。