人人都该买保险（升级版）

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。

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。

本书考察了改革开放以来国有资本投资体制的历史变迁与改革历程，并归纳总结了各阶段的历史特点和发展模式，在总结国有资本投资体制现状的基础上，指出现阶段我国还存在国有资本投资效率不高、国有资本投资体制服务供给侧结构性改革乏力的问题，并提出了深化改革的总体对策与实施路径。

募投项目筹划和报告对应的是招股书里的募集资金运用章节，是招股书中的重要一环。募投项目咨询业务已经成为咨询业的一门独特业务，甚至有以从事募投项目策划和可行性研究咨询为生的咨询公司。《募投项目实战手册》运用专业理论知识并结合作者多年的工作实践，用通俗易懂的语言，把募投项目筹划和可行性研究框架、模型和工具方法论手把手教给大家。书中还展示了实操案例，让读者更容易对照并匹配自身公司的实际情况，从而未雨绸缪地

本书梳理了中国商业银行的发展历程，重点分析了地方政府财政压力、地方房地产价格、审计等因素对商业银行的信贷投放、从事影子银行业务和贷款损失准备计提的影响，进而研究了独特的制度环境对商业银行经营绩效的影响。同时，本书也十分关注商业银行的公司治理问题。

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。

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。