信用卡应用大全

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。

作者详细阐述了小微企业信贷业务实践，从政策人文环境、金融监管要求、民营企业经营和结算习惯，以及经济生态链中小微企业的生存状态等方面进行深度挖掘和分析，通过对现实小微信贷业务实践中成功与失败积累案例的研究与提炼，为银行金融业以及政府监管机构开展业务、制定政策提供有效的借鉴与参考。

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。

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。

《中国金融科技运行报告（2020）》系国家金融与发展实验室金融科技研究中心与金融科技50人论坛（CFT50）联合推出的系列年度报告。报告旨在系统分析国内外金融科技创新与发展状况、演进动态与市场前景，充分把握国内外金融科技领域的制度、规则和政策变化，不断完善金融科技相关的理论基础与研究方法。报告致力于为金融科技相关监管部门、自律组织及其他经济主管部门提供重要的决策参考，为金融科技企业和金融机构的业务

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。

本书在介绍非参数核光滑估计和非参数回归估计的基础上，着重讨论金融风险度量风险价值（VaR）和期望损失（ES）的非参数估计方法及实证分析。主要涉及概率统计、非参数统计、半参数统计、计量经济学和金融风险管理等常用的统计模型和统计推断理论方法。

本书分为五个部分，分别对上海市国际金融中心建设的机遇与可能遇到的问题进行了分析；对金融科技、创新链与产业链融合、商业银行转型、产权市场的发展、资本推动型企业的困境等问题进行了阐述。围绕资本市场开放、金融风险配置、科创板使命、全球金融市场展望等议题展开研究；围绕长三角地区一体化的本质、机制体制改革、城市化建设等问题展开论述；对金融科技运行现状、金融供给侧改革下的资管行业、结构转型与广义信贷、信托业转