行为金融：量化分析投资行为

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。

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。

本书从回顾货币及金融发展史出发，分析了数字化货币诞生的必然性及必要性，以详细剖析具有开创性的比特币系统的基础技术、体系架构、数据结构、核心算法、通信协议的方式，解构其金融科技的本质和能力，揭示区块链技术和应用的演化发展规律，论述区块链作为数字底座对于金融科技及各领域数字化转型升级的关键性支撑作用，以及在实现数字身份、数字资产、审计监管、自治组织方面对当前数字经济、未来元宇宙的稳定性基石作用。

一个人要想赚到钱，关键在于形成对投资和财富的正确认知，持续提升自己的钱商。作为世界上最成功的财富创造群体之一，风险投资者们在资本市场上经历了无数次探索与试错，逐步形成了一套高回报的思维模式。作为这个群体的一员，《钱商》的作者通过多年的教学与研究，将这些投资智慧系统化，帮助上千名学生在财富管理上取得了实质性进展。基于这一成果，作者总结出风投式思维的九大核心原则，并将之呈现在本书中。《钱商》清晰地展现

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。

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

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。