本书特色

本书是新形态教材，内容翔实，注重实用，配套教辅，方便教学。

内容简介

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。

作者简介

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，

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
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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(CAFI)风险评估方法介绍
练习题
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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
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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
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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