中央银行学

本书介绍了数字金融相关领域的前沿研究成果，包括数字金融的概念与影响、P2P借贷、数字货币与移动支付、数据与人工智能、科技信贷与影子银行五个主题。全书精选二十余篇近年发表在TheReviewofFinancialStudies、TheEconomicJournal、JournalofAppliedCorporateFinance等重要国际期刊上的学术文章，对文章研究的背景、问题、

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。

主力出逃之后的个股看成投资者的噩梦，不仅前期的成果幻灭，紧接着还会陷入被套牢的泥淖。因此，能够顺利逃顶，无疑是每个投资者最理想的情形。本书从主力操盘的角度，引导投资者从现象看本质，洞悉主力套现的思维及其行动的蛛丝马迹，让投资者对私募基金获利出局的操作过程一目了然，从而建立属于自己的赢利系统。

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。

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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。

本书比较了在资产配置的收益－风险分析中常用的风险度量，从均值－风险模型与随机占优一致性的角度，给出在资产配置优化中选择风险度量及其对应的均值－风险模型的建议；系统研究和发展了安全首要准则下的资产配置优化理论，给出了资产组合的有效前沿性质以及基金分离现象存在与CAPM成立的条件；分别建立了包含心理账户和背景风险的改进型安全首要模型。