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| 編輯推薦： |
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本书是新形态教材，内容翔实，注重实用，配套教辅，方便教学。
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| 內容簡介： |
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本书为高年级本科生和研究生提供了在金融科技方向理论的核心概念，以及支持业界实践创新的专业知识和技术处理方法。因为金融科技本身的交叉性和综合性，本书在内容安排上尽可能保持核心内容远离口号式陈述和空洞概念讲解! 通过对本书的学习，读者能够在大数据框架下，比较全面地理解和掌握金融科技在处理金融行业最核心、最传统的信用风险问题的变革性思路和大数据解决方案，在区块链生态下基于数字资本核心概念的多种形态创新，在智能投顾与量化投资领域的技术方法下，通过学习金融自然语言处理以及编程和机器学习方面的基础知识，成为在金融科技行业从理论到实践具有执行能力的专业人才。
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| 關於作者： |
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林健武，清华大学深圳研究生院教学系列副教授，量化投资研究中心主任，国信证券博士后流动站合作导师，深圳市金融领域特聘孔雀专家和市政府财经决策咨询委员会专家，国际金融工程师协会(IAFE) 风险管理委员会委员，兼任美国学术刊物审稿专家，《中国证券期货》杂志主编。获美国常春藤名校宾夕法尼亚大学博士及双硕士学位，参与创建中国量化投资研究院。曾荣获国际IEEE论文奖，
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| 目錄：
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第1章金融科技绪论
1．1金融科技的发展
1．2金融科技1．0
1．3金融科技2．0
1．4金融科技3．0
1．5金融科技未来的发展
1．6金融科技带来的风险
练习题
即测即练
第2章大数据技术在金融科技中的应用
2．1大数据与结构化和非结构化数据的应用
2．2金融科技全息画像与创新经济发展理论框架的建立
2．3公司财务欺诈行为典型特征刻画指标
2．4基于生态体系的咖啡馆(CAF)风险评估方法介绍
练习题
即测即练
第3章区块链技术在金融科技中的应用
3．1区块链概述
3．2区块链与数字金融
3．3区块链推动金融体系创新
3．4小结
练习题
即测即练
第4章人工智能技术在金融科技中的应用
4．1概述
4．2投资组合基础理论
4．3智能投顾的基石: 资产配置
4．4智能投资的基础: 量化投资
4．5人工智能算法筛选风险特征框架和标准的建立
练习题
即测即练
第5章金融科技编程应用
5．1编程应用1: 金融自然语言处理
5．2编程应用2: 金融量化投资
练习题
即测即练
参考文献
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| 內容試閱：
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本书由五个部分组成。第1章: 金融科技绪论; 第2章: 大数据技术在金融科技中的应用; 第3章: 区块链技术在金融科技中的应用; 第4章: 人工智能技术在金融科技中的应用； 第5章: 金融科技编程应用。
在第1章，我们首先对金融科技的发展进行了简要回顾，然后讨论了金融科技2．0、金融科技3．0发展的核心内容，金融科技未来的发展，以及金融科技与金融风险的相互交织关系。接着讨论了金融科技与风险管理来自诸如巴塞尔协议Ⅲ/Ⅳ监管的要求，金融科技带给商业银行的机遇，金融行业全面动态风险管理体系框架建立等方面的挑战，支持多场景的智能风险解决方案，人工智能、区块链技术、云计算、反洗钱的应用。最后对金融科技在金融机构风险管理中面临的全维度风险挑战和监管对策，宏观、中观和微观监管等方面的落地实施等进行了比较全面的讨论。
由于大数据金融是基于对传统的“数据”概念的革命性推广而展开的，我们首先在第2章基于结构性和非结构性数据的基本特征介绍和解释了大数据本身具有的基本含义和出现背景，然后对大数据金融科技方法与应用进行了比较全面的介绍。本章主要对以下四个方面的核心内容进行讨论:
（1） 支持金融科技发展需要的大数据出现的背景介绍;
（2） 在大数据金融框架下解决金融行业信用评估问题的全息画像方法介绍;
（3） 基于人工智能算法支持风险特征筛选的推断框架的一般实施原理;
（4） 基于大数据框架下的全息风险评估体系: 咖啡馆(CAF)体系。
我们期待读者在大数据框架下，能够比较充分地理解和掌握金融科技在处理金融行业本身最重要的信用风险这个传统问题上的变革性思路: 通过引进全息画像方法为工具，构建基于包含非结构化特征提取的方法，来支持针对小微企业信贷需要的在无财务信息、资产信息等情况下展开信用评估的新方法； 基于大数据结合人工智能算法在针对金融场景描述的风险特征提取方面需要的最新推断实施原理和落地实施的方法与应用。本章介绍体系可以为中国庞大的金融市场提供主体和债项信用评估的一种解决方案，并为建立与国际接轨支持中国资本市场的信用评估和评级体系起到一定的推动作用。
第3章介绍了区块链技术和在金融中的应用。在本章，我们首先比较系统地回顾了区块链的发展历史、区块链的基本原理及技术、主要类型等内容。在此基础上，讨论区块链在诸多金融场景中的应用。其内容包含： 数字货币(digital currency)，区块链在供应链金融领域案例解析，基于区块链技术的共识经济基本框架，支持区块链共识经济的共识博弈新概念，区块链的分叉或中断，区块链的共识博弈，区块链治理介绍，以及基于区块链治理的智能合约(smart contract)功能实现介绍等; 然后讨论区块链可以变革现有的征信体系，基于区块链信用的黑白名单征信系统的建立，构建联盟链，搭建征信数据共享交易平台; 最后，介绍区块链技术如何降低金融风险，防止交易欺诈，有效防范操作风险，控制逆向选择，抵御黑客攻击，以及区块链技术提升金融监管能力，实现高效率的、全维度穿透式管理流程等方面的变革性创新和应用。
第4章为人工智能在金融科技中的应用，主要针对智能投顾与量化投资的内容讨论。在本章，我们首先回顾了智能投顾的发展，介绍投资组合的基础理论知识，并讨论支持智能投资需要的量化投资在技术方法和处理的核心内容。然后，我们比较系统地介绍了在大数据框架下，如何针对异构异源数据进行特征提取的推断原理和实施框架的建立，并作为金融场景的具体应用，讨论了大宗期货价格的特征风险因子的大数据提取方法，针对期货铜价格趋势预测的特征因子刻画，针对期货螺纹钢期货价格趋势变化的关联特征刻画等讨论，并通过真实案例分析和讨论来解释方法的可实施性。最后，讨论了基于资产配置构建智能投顾核心内容和多因子选股策略的示例展示。
结合上面涉及的技术，第5章的重点是提供金融自然语言处理和量化投资的编程案例，给读者更深入的实务知识。本章首先回顾深度学习的发展，然后介绍如何从大数据金融文本中挖掘金融知识，针对大数据金融资讯的情感分析，以及针对大数据金融文本的自动生成技术和处理技能。后面，本章又介绍了基于多因子框架的量化投资编程实例。
原计划本书在2020年底前出版，但是2020年年初突发的新冠肺炎疫情除了演变成伤害全球人类的大流行传染病外，我们的生活、工作、学习、行业和全球各国的经济发展都遭受了极大的创伤和影响，本书的出版也延迟到2022年。我们除了真诚地感谢和从心底里敬佩一直战斗在第一线为人类生命安全与新冠肺炎疫情抗击的专业卫士外，也一直为本书的内容准备和写作进行认真的工作。我们希望不负本书出版的初心，带给读者专业的知识力量，继续向前创新和推进行业高效运行与健康发展。
这本书是作者们多年来带领团队对金融科技理论和实践探索的总结，我们由衷感谢提供场景应用的多家金融机构和政府部门，解决这些场景应用中的难点、痛点、堵点的标准体系和实现方法给本书写作提供了应用驱动的精准的方向和靶子。同时，感谢几年来所有参与本书编写的研究生和同事，他们在数据收集和整理、算例算法、金融机构项目实施等工作中付出了辛勤努力，在本书的编写中贡献了诸多的思考和智慧。他们是(姓名不分先后): 周毅、李鸣洋、王鹏理、丁闻、冯驰、周云鹏、刘海洋、严城幸、陈文、任芮彬、钟苏川、李国华、张红、高仕龙、赵建彬、李华、王会琦、钱国琪、孙运传、石玉峰、石宝峰、李建平、李建军、迟国泰、余乐安、杨晓光、周炜星、李心丹、吴岚、陈增敬、张维、王帆、韦立坚、熊熊、汪冬华、曾燕、李仲飞、陈收、廖理、吴冲锋、谢康、叶强、马超群、黄益平、陈国青、何华、张启珑、罗元磊、江泓、马洪、李祥林、汪寿阳、彭实戈老师等。另外还有很多给予本书的写作不可或缺的支持的其他师友，请原谅不能一一列举，但一并表示同样的感谢。
还有深圳市天择教育科技有限公司的曹胜利、徐波也在本书的写作工程过程中提供了大量的支持和帮助。特别地，我们要感谢过去许多年来在我们人生中有幸遇到的引路人，以及师长和一起工作的同事与同行的不离不弃，还有众多有机会教过的年轻学生，这些充满活力的年轻人给予了本书作者们在理论与实践相结合创新工作的推进过程中需要的极大的动力源泉，谢谢你们! 当然，所有作者家人的默默支持和付出，在此就无法用语言来表述了。
感谢国家自然科学基金资助项目(U1811462、71971031和11501523)对本书的编写和出版给予的支持。
最后，本书所有作者对清华大学出版社编辑团队和周毅同学，在处理金融科技词汇和术语的编校工作中付出的大量心血，特别提出感谢。
生逢其时、欣逢盛世，谨以此书，献给中华民族的百年复兴和祖国的繁荣富强！
由于能力和水平有限，本书难免存在纰漏，还请读者批评指正，以求不断完善。
林健武，袁先智，马小峰，罗彤，何丽峰
2022年10月1日
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