最优资产配置理论研究：模型及其比较

本书介绍了数字金融相关领域的前沿研究成果，包括数字金融的概念与影响、P2P借贷、数字货币与移动支付、数据与人工智能、科技信贷与影子银行五个主题。全书精选二十余篇近年发表在TheReviewofFinancialStudies、TheEconomicJournal、JournalofAppliedCorporateFinance等重要国际期刊上的学术文章，对文章研究的背景、问题、

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。

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

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。

本书紧紧围绕主力建仓这一主题，分别从主力建仓思维、主力建仓综合研判、针对主力建仓的策略、主力建仓操盘案例解析等方面展开论述。

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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。