本书共四章，第1章的新手投资必修篇，从搭建投资框架入手，介绍A股投资环境、趋势投资、技术分析指标等，帮助新手构建投资知识体系。第2章的老手投资进修篇，介绍了了解事件驱动、把握行业逻辑和风格，以及宏观经济分析和量化投资等，助力投资者进阶。第3章的高手投资实战篇，聚焦实战，探讨高手生存法则、指数化投资、投资模型与资产配置，剖析家庭财富管理。第4章的大师投资心法篇，上升到投资哲学高度，涉及东方智慧传承、行为科学、决策模型升级等，提升投资者的思维境界。

本书内容主要包括： ①金融市场环境； ②Python在金融资产时间价值中的应用； ③Python在金融投资收益与风险中的应用； ④Python在金融资产组合均值方差模型中的应用； ⑤Python在存在无风险资产的均值方差模型中的应用； ⑥Python在资本资产定价模型中的应用； ⑦Python在指数模型中的应用；⑧Python在套利定价理论中的应用； ⑨有效市场假说； ⑩证券收益的实证依据；Python在固定收益证券中的应用； Python在权益类证券中的应用； 期权合约及其交易策略； Pyth

本教材主要依据我国学生的特点，配合现有的经济学的教科书而编写的。编写的原则是“厚今薄古”，因而，在内容上舍弃了古代的经济思想，只从近代资本主义市场经济发端写起，同时，写作的重点是涉及长期以来成为主流的古典经济学和新古典经济学的经济思想，以及对于我们今天具有重要启发意义的非主流经济学思想。由于20世纪30年代以后的经济思想在“现代西方经济学主要流派”课程和相应教材中已有介绍，本书便不再涉及。本教材主要依据我国学生的特点，配合现有的经济学的教科书而编写的。编写的原则是“厚今薄古”，因而，在

本书以客户画像为核心，涵盖原理、技术、管理等篇章，详述数据挖掘方法论及信贷各环节模型构建，如申请、行为、催收评分卡等，通过大量的案例展示如何运用数据解决实际问题，从数据理解、预处理，到模型构建、评估与应用，还涉及算法工程化内容，助力金融从业者及相关专业人士提升数据分析能力，挖掘数据价值，推动金融业务创新与决策优化。

内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等，结合经济、金融、管理等领域的实际问题，融合了财经类专业知识和Python编码实战，通过近200个案例的Python代码讲解，帮助读者提升财经类数据分析与决策的实践能力。

适合作为高等学校财经类专业的教材，也适合对量化交易等领域感兴趣的金融从业人员及普通读者参考。

本书具有以下特色。①系统性和配套性。本书共8章，内容主要涉及金融市场概述、货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、保险市场、金融衍生品市场和另类投资市场，包含金融市场学课程涉及的基本内容，具有较强的系统性和配套性，特别适合课堂案例教学，同时也适合课外拓展阅读。②可操作性。本书的案例都包含案例内容、案例评析和案例讨论等内容。案例内容部分兼顾新闻性、实用性、知识性，通俗易懂，便于读者对案例有一个完整的、深层次的掌握；案例评析部分针对案例内容进行了深入挖掘；案例讨论部分根据每一个案例的内容设

本教材以模块为导向，以任务为切入点，在反映学科体系的完整性和系统性的基础之上，通过收集、选择和应用具有代表性的最新数据和资讯，突出体现各知识点的实用性和可操作性。教材呈现形式灵活多样，通过“模块导入 ”，调动学习兴趣；通过“即测即评”，提高教学效果，活跃教学气氛；通过“实战训练”，激发学生主动操作；通过“知识拓展”，丰富学习内容。本教材力求培养学生理论联系实际的能力，通过大量的案例，突出实践操作技能的训练，适合高职高专金融学专业学生，以及其他经济类和管理类专业学生使用,也可作为普通的金融知识读本

本教材以三大核心特色构建专业内容体系: 其一, 通过“理论-实践”闭环架构系统梳理学科脉络, 既夯实生命周期假说、世代交叠模型等经济学理论基础, 又搭建“缴费积累-投资运营-待遇给付”全流程分析框架, 并深度解析我国三支柱养老金体系的制度逻辑与协同机制; 其二, 采用“国际-本土”双重视角展开比较研究, 在提炼美、德、日等国制度经验的同时, 结合“幸福房来宝”等本土创新案例探讨中国养老金融产品的发展路径; 其三, 聚焦前沿领域突破性内容, 将动态死亡率模型、风险证券化等复杂理论转化为教

本书旨在为读者提供一本实用的指南，帮助他们运用现代技术深入探索金融数据领域。

本书以 Python 为主要编程语言，结合实例和 ChatGPT 的协助，详细介绍了从获取金融数据到数据处理、数据可视化、探索、建模，再到机器学习和深度学习等的应用，并且探讨了生成式 AI 在选股和分配权重方面的潜在应用，为读者打开了金融领域未来的一扇新窗。除了提供全面的理论知识

和实用技术指导，本书还附赠了大量高质量的金融数据，可供读者在不方便调用接口时下载和使用。

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