金融交易与市场：交易员、市场结构和监管规则

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。

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

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。

本书比较了在资产配置的收益－风险分析中常用的风险度量，从均值－风险模型与随机占优一致性的角度，给出在资产配置优化中选择风险度量及其对应的均值－风险模型的建议；系统研究和发展了安全首要准则下的资产配置优化理论，给出了资产组合的有效前沿性质以及基金分离现象存在与CAPM成立的条件；分别建立了包含心理账户和背景风险的改进型安全首要模型。

中国资本市场在逐渐健全的过程中，尤其是科创板的快速大力推出、科创板注册制的敞口拓宽，将加快打破原有拟上市公司融资困境，改变现有上市公司业态分布。如何让股权投资变得简约化，企业在进行融资时，产生股权融资需求大于债权融资需求的认知，这是本书希望能在国内资本市场风云变化之际跟大家分享的。

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。

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

主力出逃之后的个股看成投资者的噩梦，不仅前期的成果幻灭，紧接着还会陷入被套牢的泥淖。因此，能够顺利逃顶，无疑是每个投资者最理想的情形。本书从主力操盘的角度，引导投资者从现象看本质，洞悉主力套现的思维及其行动的蛛丝马迹，让投资者对私募基金获利出局的操作过程一目了然，从而建立属于自己的赢利系统。