金融风险与创新

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。

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。

本书以货币、信用理论为基础，以市场经济体系下金融的整体运行为主线，全面介绍了货币与货币制度、信用与征信、利息与利率、金融机构体系、商业银行与中央银行、非银行金融机构、货币市场、资本市场、金融衍生产品市场、货币供求与均衡、货币政策、通货膨胀与通货紧缩、外汇与国际收支、国际货币体系与国际金融市场、金融发展与金融监管以及数字金融等内容。在系统阐述金融学基本原理和现实问题的基础上，本书强调并突出知识的应用

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。

在市场的周期性波动中，不同类型的资产、市场风格和行业板块常常呈现出轮换领先的态势。每种资产、风格或行业都有其特定的驱动逻辑。随着市场周期进入不同阶段，遇到有利条件的资产、风格或行业就会显示出明显的优势。掌握这些逻辑，理解市场运行规律，并运用恰当的配置策略，投资者就能轻松跳出亏损的怪圈，甚至长期获得丰厚的超额收益。

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。

本书在金融市场学、金融中介学、新制度经济学等经济学理论框架下，从微观市场、金融功能观、交易成本等角度研究了金融资产管理公司的功能，在金融组织体系中比较了金融资产管理公司与其他金融机构的功能差异，以中国长城资产管理公司为例研究了金融资产管理公司的功能演进，还分析了国家对金融资产管理公司定位的功能，及相关的保障措施，最后给出结论及建议。

本书系统讨论了金融教育对非理性投资行为的影响，共分为七章：第一章阐述研究的理论与现实背景；第二章梳理了有关金融教育、投资经验与投资者非理性行为的研究文献；第三章、第四章、第五章分别分析了金融教育和投资经验对投资者买入决策阶段、交易阶段、卖出决策阶段的行为影响、作用机制；第六章以投资收益为例，探讨金融教育如何提升个人金融福祉；第七章是结论、建议与展望，从金融教育国家战略、体系构建、反馈机制的角度提出