终极幕后帝国

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。

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。

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。

本书是一本精炼而系统化的趋势交易手册，通过对大量期货交易品种的观测，作者发掘了一套识别有交易价值的趋势的方法，介绍了趋势交易仓位控制与资金管理，如果说卡沃尔的《趋势跟踪》是一本包罗万象并极富个人色彩的交易指南，而本书则是一本体系化的教程。在新的版本中，作者加入了有关数据、编程、测试以及交易者职业生涯的章节，同时又更新的部分的章节，让这本有着10年历史的著作更适用于当下的市场环境。

本书首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性风险因子和多种异象效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，本书采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。最后，本书深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。

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。

金融市场是一个充满活力的市场，对这个市场运行规律的研究是金融研究的一个重要领域。本书首先在构建投资组合的基础上，综合使用时间序列回归分析、GRS检验和Fama-MacBeth两步法等对五因子资产定价模型在我国的表现进行了实证研究。然后，将五因子资产定价模型应用于流动性定价、IPOs长期表现、基金绩效表现等多个方面，探讨了我国金融市场的运行规律。

金融监管是国家防范化解金融风险的重要渠道。如何科学合理地划分中央与地方的金融监管权，从而应对云诡波谲的金融形势，是理论界与实务界共同关注的话题和难题。本书从金融监管这一特殊行业来反观中央与地方的权力配置问题，从而总结出中央与地方权力划分的个性化特点，这些特点与央地权限划分的一些共性特点，共同构成了我国央地关系及其权力配置的全貌和谱系。

本书系统回顾与总结了中国金融改革的历史进程。书中介绍了各类银行机构与非银行金融机构的改革与发展；从货币市场、股票市场、债券市场、资产管理与财富管理市场的角度详尽描述了我国金融市场的发展与变革；介绍了我国外汇管理体制的改革，同时概括中国金融业“引进来”和“走出去”取得的光辉成就；归纳中国金融宏观调控体系与金融监管体系的演进历程，并对金融危机后颇受重视的宏观审慎政策进行介绍。