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《基金实战：投前准备+组合构建+投后管理》从实战视角分享了基金投资的理念与技巧，内容涵盖投前准备、投中构建基金组合与投后管理三部分。 关于投前准备，本书详细介绍了基金购买渠道、基金评级、风险评估、报告阅读、仓位管控等方法与技巧。关于投中构建基金组合，本书深入分析了每一类型基金的挑选方法与技巧，并结合资产配置的理念，手把手教你如何构建自己的基金组合。关于投后管理，本书分享了基金组合的投后管理与再平衡方法，以及基金组合的风险控制技巧。之后，本书详细介绍了备受投资者关注的基金定投，并结合新出现的智能定

本书针对金融科技平台的投资者决策行为开展研究。全书以借贷型众筹为例，围绕投资者与借款者、同伴投资者、借贷平台以及政策制定者等利益相关者的关系，开展了针对投资者选择借贷平台的羊群行为、同伴感知匿名程度对投资者决策的影响、基于匹配视角的投资者交易对手选择决策以及宏微观因素对投资者出借决策的影响四个方面的研究。

本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间

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《互联网金融》通过10章的内容把互联网金融置于金融产品和市场参与者的大场景中，讲述了互联网的发展历程、互联网技术推动的金融变革带来的社会问题，以及互联网如何影响未来金融业发展。同时，《互联网金融》还结合互联网时代的业务场景，专门探讨了数字货币、数字银行、互联网消费金融、大数据金融和供应链金融等新兴互联网金融业态及应用。为了便于读者阅读，《互联网金融》每章遵循共性的结构，从基本理论概念引入，介绍商业模式和相关技术，不仅配有行业案例分析，而且汇集了相关的政策法规和专家观点，帮助读者全面了解相应行业的

本书首先构建了研究中国RTFD-FCI的理论分析框架和统计计量模型，并构建了中国货币政策双重最终目标混频损失函数（MLF），接着选择30个金融指标，使用新构建的频率之比随机的MF-MI-TVP-SV-SFAVAR模型，实证测度了中国RTFD-FCI，并实证检验了其对（或与）产出和通货膨胀的领先性、一致性、相关性、因果关系和预测能力，最后将其应用到金融风险状况监测、金融系统性风险分析、金融经济基本面波动趋势预测中，具有较大的学术借鉴意义和应用价值。

本书介绍了作者用于债券投资的技术分析方法——“区块链”分析法，通过划分“区块”和“链”，使得市场趋势能够被有效分析与把握，帮助投资者判断入场点和出场点。其在形式上是“进二退一”的运用，背后的内涵是顺大势、逆小势，是对人性弱点的把握，是对能力范围外的钱的彻底放弃，是对交易体系的彻底执行。投资，要做趋势的朋友，顺势而为，不追求体系的完美，只赚看得懂的钱，严格止损。