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| 編輯推薦： |
在金融领域，如何让科技更好的服务于金融，让金融业变得更安全、高效，一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试，里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识，还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列，以及金融舆情分析等内容，不失为该行业不可多得的一本书。
本书是作者基于正在研究的金融科技课题，全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（编号：16JJD790060）等资助。
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| 內容簡介： |
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本书主要讲解通过深度学习和机器学习知识，在金融领域的应用。如通过大数据分析获客，通过交叉信息采集分析客户的爱好和风险偏好，以及在量化投资中和客户服务中为读者提供相应的技术防范。内容涉及了深度学习技术中的 卷积网络，循环神经网络，注意力模型等，全书案例丰富，操作性强，适合有一定基础知识但想在深度学习领域继续加深实操的用户使用。
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| 關於作者： |
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张宁，博士，中央财经大学副教授，闽南师范大学讲座教授，中国保监会偿付能力监管咨询委员会咨询专家，教育部人文社会科学重点研究基地中国精算研究院大数据中心金融科技中心主任，已经以第一作者或者通信作者在《中国科学》《计算机科学》《保险研究》《金融发展研究》等期刊发表论文20余篇，出版专著2本，作为副主编出版的《中国保险公司竞争力评价》已经连续出版7年，出版的《保险蓝皮书》连续出版3年。赵亮，北京师范大学副教授，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员，央财金融科技书系执行主编，主持国家自然科学基金（天元） 源于超对称的变分问题、参加国家自然科学基金（青年）Moser-Trudinger不等式及预定Q-曲率问题。
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| 目錄：
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第1 章 金融与金融市场 .................................................................................................... 1
1.1 认识金融 ........................................................................................................................ 1
1.1.1 金融的细分领域 ................................................................................................ 1
1.1.2 金融研究的核心内容 ........................................................................................ 3
1.2 货币 ................................................................................................................................ 3
1.2.1 货币的内涵与作用 ............................................................................................ 3
1.2.2 货币的分类 ........................................................................................................ 4
1.2.3 货币制度 ............................................................................................................ 5
1.3 信用 ................................................................................................................................ 5
1.3.1 信用的定义 ........................................................................................................ 5
1.3.2 信用的不同层次 ................................................................................................ 6
1.3.3 信用评价体系与企业 ........................................................................................ 8
1.4 金融机构 ...................................................................................................................... 11
1.4.1 按照地位和功能划分 ...................................................................................... 11
1.4.2 按照金融机构的管理地位划分 ...................................................................... 14
1.4.3 按照是否能接收公众存款划分 ...................................................................... 15
1.4.4 按照其他划分 .................................................................................................. 15
1.5 金融市场 ...................................................................................................................... 17
1.5.1 金融市场的分类 .............................................................................................. 18
1.5.2 金融市场的交易 .............................................................................................. 20
1.5.3 金融市场的作用 .............................................................................................. 21
1.5.4 金融市场的参与者和组织形式 ...................................................................... 21
1.6 金融衍生品与金融工程 .............................................................................................. 22
1.7 互联网金融 .................................................................................................................. 23
1.7.1 互联网金融的特征 .......................................................................................... 24
1.7.2 互联网金融的四种模式 .................................................................................. 25
第2章 深度学习的首选语言：Python ........................................................................... 27
2.1 Python语言介绍 .......................................................................................................... 27
2.1.1 Python的设计理念 .......................................................................................... 27
2.1.2 Python的特点 .................................................................................................. 28
2.1.3 Python的优点 .................................................................................................. 28
2.2 Python的安装与使用 .................................................................................................. 29
2.3 数据类型 ...................................................................................................................... 33
2.3.1 数值 .................................................................................................................. 33
2.3.2 布尔型数值 ...................................................................................................... 34
2.3.3 字符串 .............................................................................................................. 35
2.4 变量与运算符 .............................................................................................................. 35
2.4.1 变量 .................................................................................................................. 35
2.4.2 运算符 .............................................................................................................. 36
2.5 函数 .............................................................................................................................. 39
2.5.1 函数的定义与调用 .......................................................................................... 40
2.5.2 函数参数 .......................................................................................................... 40
2.5.3 函数返回值 ...................................................................................................... 42
2.6 模块 .............................................................................................................................. 43
2.6.1 from ... import语句 .......................................................................................... 43
2.6.2 常见模块 .......................................................................................................... 44
第3章 构建金融深度学习平台 ....................................................................................... 47
3.1 算力基础：选择硬件 .................................................................................................. 47
3.1.1 算力与深度学习云平台 .................................................................................. 47
3.1.2 深度学习中算力构建的路线选择 .................................................................. 48
3.2 单精度计算和半精度计算 .......................................................................................... 55
3.3 算法平台：深度学习平台 .......................................................................................... 58
3.3.1 安装与设置开发环境 ...................................................................................... 58
3.3.2 搭建深度学习平台 .......................................................................................... 58
3.4 代码托管：Git和GitHub ........................................................................................... 67
3.4.1 版本控制Git .................................................................................................... 67
3.4.2 GitHub的常用操作 ......................................................................................... 69
第4章 获取金融数据 ..................................................................................................... 77
4.1 金融数据获取 .............................................................................................................. 77
4.1.1 金融数据获取的途径 ...................................................................................... 77
4.1.2 公开数据平台 .................................................................................................. 79
4.2 用Python直接获取金融数据 ..................................................................................... 85
4.2.1 大奖章量化接口 .............................................................................................. 85
4.2.2 利用Baostock获取股票数据 ......
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| 內容試閱：
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多年来，传统的金融模型与实际场景中的金融市场数据多有偏离，这一方面促进了传统金融模型的研究与发展，另一方面也推动了各种新理论、新工具在金融领域中的应用。在金融与科技融合的过程中，作为新一代人工智能的代表，深度学习是其中最引人注目的工具，它使用全量数据来理解金融问题，在强拟合、高阶特征抽取、泛化能力等方面都有突出优势，已成为金融业关注的焦点。
金融科技作为新的交叉学科，涉及繁杂的知识和多变的工具，有一定的进入门槛。笔者在与同行和学生交流的过程中，发现初学者常常不知从何处入手，于是萌发了编写本书的念头。本书不同于理论专著，而是一本入门性质的引导性书籍。它的目的不是探讨和研究金融中的深度学习理论，而是以应用为导向，介绍金融中典型的人工智能应用，特别是深度学习的应用，贴合实际的金融应用场景。你可以直接按照书中的介绍进行操作，感受使用深度学习解决金融问题的乐趣。
在此导向下，编者在写作过程中，尽量兼顾内容的基础性、实用性及典型性。基础性是指，本书阐述了金融的基本内涵和逻辑，介绍了与金融和深度学习有关的基础知识，方便初学者和有志于投身金融行业的开发人员快速了解；同时，本书结合金融业的场景，提供了许多具体的、可操作的平台搭建和代码编写范例，这可以帮助金融从业人员更好地理解金融与深度学习的结合，并能更快地实现相关代码的编写；最后，本书在选取案例时，一方面尽量涵盖金融业务中的诸多细分行业和场景，另一方面也注重案例在行业应用中的重要性和典型性，你在结合自己的背景进行思考和判断后，可以举一反三，形成交叉链接。
本书基于笔者正在进行的金融科技的相关研究，该研究获得了以下资助：中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（编号：16JJD790060）。
在本书的写作过程中，对外经济贸易大学在职研究生王芳芳对文字和代码进行了细致的编辑整理，邹玉岩以及笔者的学生孙辉和宋佰秩协助完成了部分校对工作以及书中的部分图表，在此一并对他们表示感谢。
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