大數據金融 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

適讀人群 ：企業管理者，金融行業從業人員，計算機從業人員，互聯網從業人員等

　　作為為數不多的大數據金融的入門書籍，本書構建瞭一個係統性的分析框架，全麵涵蓋瞭國內外大數據金融發展的主要領域和成果。劃分瞭銀行、保險、量化投資、資産管理、金融監管、國傢金融安全6個細分領域，對大數據金融在每個細分領域的影響進行瞭詳盡分析，為讀者提供瞭全景式的介紹。

海報：

內容簡介

　　大數據金融是利用大數據技術突破、革新並發展傳統金融理論、金融技術和金融模式的一種全球性趨勢。這一趨勢既是現有技術進步的必然結果，又是未來金融發展的強勁動力。廣度上，大數據金融重塑瞭銀行業、保險業、證券投資業等金融行業的核心領域。深度上，大數據金融不僅推動瞭金融實務的持續創新，更催生瞭金融模式的深刻變革。大數據金融的潮流如何發端？又將如何演進？立於大數據金融的潮頭，中國金融行業將實現哪些發展？又將麵對何種風險？這些問題不僅對金融業界、學界具有重大的理論價值和現實意義，也將長遠地影響著我們的經濟生活。因此，值得係統性地梳理和研究。本書構建瞭一個係統性的分析框架，從多個角度對全球大數據金融的實踐進行瞭全麵的歸納與研究。沿著本書的分析框架，讀者可以條分縷析地瞭解大數據金融在銀行、保險、量化投資、資産管理、金融監管和國傢金融安全這六大領域的機遇和挑戰。同時，本書詳細分析瞭國內外大數據金融應用的大量真實案例。這些案例生動鮮活、時效性強，既便於讀者加深對理論內容的理解，又使得本書具備瞭一定的現實指導作用。在保證專業性的前提下，本書兼顧瞭錶述的通俗化。因此，本書既為金融業界、學界的深入研究提供瞭基本資料，又適閤普通讀者入門之用。

作者簡介

　　李勇，中國人民大學漢青經濟與金融高級研究院金融係教授，博士生導師，院長助理，量化投資研究中心主任，金融專碩項目主任，中國人民大學國傢戰略發展研究院宏觀預測中心主任，教育部新世紀人纔，北京市青年優秀人纔。 受聘盤古智庫學術委員會委員。研究方嚮是金融計量經濟學、量化投資、資産管理。 他在《Journal of Econometrics》,《Quantitative Finance》，《Journal of Future Market》等國內外優秀刊物上發錶瞭近30篇學術論文，其SSCI/SCI收錄20篇，主持多項國際自然科學基金，省部級基金項目。

　　許榮，中國人民大學財政金融學院教授，博士生導師，美國特許金融分析師（CFA），美國金融風險管理師（FRM）。同時兼任中國人民大學金融與證券研究所高級研究員、國傢開發銀行特聘專傢。國內外經濟類核心期刊《Economic Modelling》、《經濟研究》、《金融研究》、《經濟學動態》、《經濟理論與經濟管理》、《保險研究》等匿名評審人。主持國傢自然科學基金、教育部人文社科基金、北京市社科基金、中國保險學會基金項目等多項，在國內外經濟類核心期刊上發錶論文20餘篇。

目錄

第1章 緒論 1
1．1 邁入大數據時代 1
1．1．1 大數據是什麼 2
1．1．2 大數據的産生：計算機與互聯網技術的發展 5
1．1．3 大數據與社會變革 8
1．1．4 大數據與思維變革 9
1．2 大數據金融 12
1．2．1 大數據金融的理論基礎 13
1．2．2 大數據金融模式 16
1．2．3 大數據對金融業態的影響 19
1．3 大數據，大挑戰 19
第2章 大數據與銀行 22
2．1 大數據金融與商業銀行的特徵對比 23
2．1．1 業務來源 23
2．1．2 經營風格 24
2．1．3 成本 24
2．1．4 門檻 25
2．1．5 大數據的使用 25
2．2 目前幾種大數據金融模式對商業銀行業務的影響 26
2．2．1 以支付寶為代錶的互聯網第三方支付對銀行
的影響 26
2．2．2 以餘額寶為代錶的互聯網貨幣基金對銀行
的影響 29
2．2．3 P2P藉貸及阿裏金融 32
2．3 大數據金融與商業銀行的競爭趨勢 35
2．3．1 大數據金融尚未形成較為成熟的商業模式 36
2．3．2 大數據金融還將承受外部的壓力 37
2．4 總結 41
第3章 大數據與保險 43
3．1 大數據對傳統保險理論的影響 44
3．1．1 大數據對保險定價機製的影響 44
3．1．2 大數據對於保險去中心化的影響 46
3．1．3 大數據對於可保風險的影響 47
3．2 大數據對保險公司經營的影響 48
3．2．1 大數據對保險業思維模式的影響 49
3．2．2 大數據對保險業商業模式的影響 49
3．2．3 大數據對保險公司經營能力的影響 51
3．2．4 大數據對保險公司産品服務的影響 53
3．2．5 大數據對保險業業務鏈條的具體影響 54
3．3 大數據與保險的案例分析和總結 58
3．3．1 中國保信 58
3．3．2 眾安在綫 59
3．3．3 去哪兒網獲得保險經紀業務牌照 62
3．3．4 案例總結 63
第4章 大數據與量化投資 66
4．1 量化投資概述 66
4．1．1 量化投資的發展曆程 66
4．1．2 量化投資的主要策略 70
4．1．3 量化投資的主要工具 74
4．2 大數據在量化投資中的應用 75
4．2．1 高頻交易數據的應用 75
4．2．2 非結構化數據的應用 78
4．2．3 大數據應用的挑戰性與局限性 83
第5章 大數據與資産管理 86
5．1 大數據資管時代來臨 86
5．2 金融機構資産管理變革 90
5．2．1 大數據與風險管理 90
5．2．2 大數據與客戶開發 93
5．3 案例分析 95
5．3．1 阿裏“跨界” 96
5．3．2 國金“觸網” 103
5．3．3 總結 109
第6章 大數據與金融監管 110
6．1 如何監管金融企業對大數據的使用 110
6．1．1 保護金融大數據中的個人隱私：從“個人授
權製”到“企業負責製” 110
6．1．2 規範金融大數據的應用：控製“數據風險”
和“魯莽行為” 119
6．1．3 明確金融大數據的産權：激活交易與創新，
打破封閉和壟斷 124
6．2 如何利用大數據加強對金融市場的監管 130
6．2．1 技術問題和市場監管特殊性 130
6．2．2 美國證券市場的大數據監管實踐 131
6．2．3 中國證券市場和銀行係統的大數據監管實踐 135
第7章 大數據與中國金融安全 138
7．1 大數據對中國金融安全的新挑戰 138
7．1．1 大數據與中國金融信息安全 138
7．1．2 大數據與中國金融市場風險 141
7．2 各國對大數據與金融安全問題的處置經驗 150
7．2．1 應對大數據帶來的金融信息安全問題 150
7．2．2 應對大數據帶來的金融市場風險 151
7．3 我國應對大數據與金融安全問題的原則及措施 158
7．3．1 應對挑戰的“兩個原則” 158
7．3．2 綜閤處置的“三個方麵” 159
參考文獻 162

前言/序言

　　除瞭你的纔華，其他一切都不重要！
　　近年來，互聯網和人工智能技術的飛速發展，推動傳統金融大踏步前進，尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域，用一日韆裏來形容亦不為過。2015年年初，李剋強總理在政府工作報告中提齣製定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融閤發展。2015年9月，國務院又印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，提齣“推動産業創新發展，培育數據應用新業態，積極推動大數據與其他行業的融閤，大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態”。可見，大數據金融將會成為未來十年最閃亮的領域之一。2012年年初，中國量化投資學會聯閤中國工信齣版集團電子工業齣版社，共同策劃齣版瞭“量化投資與對衝基金叢書”，深受業內好評。在此基礎上，我們再次重磅齣擊，整閤業內頂尖人纔，推齣“大數據金融叢書”，引領時代前沿，助力行業發展。
　　本書特點
　　李勇教授和許榮教授的這本《大數據金融》是 “大數據金融叢書”中入門性質的書籍，通過淺顯簡單的案例，全麵地介紹瞭大數據金融的方方麵麵。
　　作為為數不多的大數據金融的入門書籍，本書構建瞭一個係統性的分析框架，全麵涵蓋瞭國內外大數據金融發展的主要領域和最新成果。劃分瞭銀行、保險、量化投資、資産管理、金融監管、國傢金融安全6個細分領域，對大數據金融在每個細分領域的影響進行瞭詳盡分析，為讀者提供瞭全景式的介紹。
　　本書的第1章闡述瞭大數據對傳統金融行業的影響與衝擊，包括金融模式的、金融業態、社會變革等各方麵。大數據絕不僅僅是一個技術性的輔助手段，而是從根本上會對金融産品顛覆性的影響。
　　第2章通過支付寶、餘額寶等幾個案例說明瞭大數據對傳統銀行的影響。銀行主要的幾個業務：儲蓄業務、貸款業務、支付業務。支付寶的便捷性使得越來越多的用戶願意通過支付寶作為前端的支付工具，目前已經從綫上蔓延到綫下，銀行反而成為背後的管道。餘額寶則大大推進瞭中國利率市場化的進程，提高瞭銀行的資金成本。P2P藉貸則以更加靈活的方式讓自己供需雙方直接聯係，降低瞭中間成本。
　　對於保險領域，大數據從思維模式、商業模式、經營能力和産品服務方麵全麵提升保險的品質。例如可以利用大數據分析進行保險産品的精確定價，利用互聯網進行保險産品的銷售和客戶服務。保險産品相對復雜，互聯網方式可以精準瞭解客戶的需求，開發齣適應性的保險産品，從而滿足客戶的需求。
　　至於量化投資，更是大數據金融的典型應用，從選股、擇時、對衝套利、資産配置等各方麵，投資的依據從以前主要靠分析師的主管判斷，到現在更多依靠數據、模型和IT係統，這是一個曆史的必然趨勢。由於量化投資的各種優勢，在國外已經成為主要的投資方式之一，在國內也正在茁壯發展中。
　　資産管理行業毫無疑問是未來時間中國具有巨大潛力的領域，其中客戶開發也好，風險管理也好，資産配置也好，對離不開大數據的分析。本書通過阿裏金融的跨界業務，國金的觸網業務為案例，給讀書展示瞭未來的這幅畫捲。
　　當然，隨著新業務的發展，金融行業的監管和安全也麵臨著新課題。例如在金融監管中，如何保護個人隱私，如何控製數據風險以及個彆業務人員的魯莽行為等。現在的係統響應速度很快，個人的誤操作，可能會帶來災難性的影響，所以風控與監管尤其重要。既不能因為監管耽誤瞭市場創新，也不能因為過度創新帶來市場的不可控。
　　而在金融安全領域，大數據也會有著非常重要的作用，包括利用大數據模型的分析來尋找異常交易行為，打擊經濟犯罪，反洗錢等。總而言之，大數據在金融中的應用纔剛剛開始，未來發展空間異常廣闊。李勇教授和許容教授的這本《大數據金融》入門書籍，第一次全麵的闡述瞭大數據金融的重要方麵，值得讀者仔細研讀。
　　美好前景
　　中國經濟經過幾十年的高速發展，各行各業基本上已經定型，能夠讓年輕人成長的空間越來越小。未來十年，大數據金融領域是少有的幾個有著百倍、甚至韆倍成長空間的行業，在傳統的以人為主的分析逐步被數據和模型替代的過程中，從事數據處理、模型分析、交易實現、資産配置的核心人纔（我們稱之為寬客），將有廣闊的舞颱可以充分展示自己的纔華。在這個領域中，將不再關心你的背景和資曆，無論學曆高低，無論有無經驗，隻要你勤奮、努力，腳踏實地地研究數據、研究模型、研究市場，實現財務自由並非是遙不可及的夢想。對於寬客來說，除瞭你的纔華，其他一切都不重要！
　　丁鵬 博士
　　中國量化投資學會 理事長
　　《量化投資——策略與技術》作者
　　“大數據金融叢書”主編
　　2015.9 上海
　　前 言
　　2013年以來，大數據浪潮迅速席捲全球。短短數年間，大數據應用在政府管理、新聞傳播、市場營銷等各個領域蓬勃發展，取得瞭纍纍碩果。新的聯係和規律被不斷發掘，而傳統的思維和模式則被紛紛顛覆：榖歌搜索比醫學傢更早地預報流感趨勢，社交網站比朋友更熟知我們的性格特徵，數據分析師比客戶經理更瞭解市場的消費風嚮……這些都得益於大數據技術，一切信息都可能被深入利用，並創造齣巨大的社會財富。為瞭發揮大數據對社會經濟的推動作用，近年來，美國、日本等國傢相繼實施瞭大數據發展規劃，開啓瞭國傢間的“大數據競賽”。在國內，貴州、北京、安徽等地也先後將大數據作為重點支持的戰略新興産業，積極打造“數據高地”。2015年10月，中共十八屆五中全會明確將國傢大數據戰略納入我國“十三五”規劃。這些變革都標誌著我國已經步入瞭嶄新的“大數據時代”。
　　作為現代經濟的核心，敏銳的金融行業正在積極擁抱大數據技術。大數據金融應運而生，為金融行業帶來瞭廣泛而深遠的變革。首先，大數據金融成為金融創新的重要源泉。從互聯網貨幣基金的異軍突起，到量化投資的日漸風行，再到證券公司與科技公司的強強聯閤，革命性的産品服務和經營模式層齣不窮，形成瞭百舸爭流、競相開拓的新局麵。其次，大數據也給金融行業帶來瞭大挑戰。難以察覺的隱私泄露、猝不及防的魯莽行為、無處不在的數據風險……諸多因素不僅擴大瞭金融行業的係統性風險，也帶來瞭新的信息風險，為大數據金融的良性發展埋下瞭隱患。最後，機遇和挑戰的衝突也對金融行業的監管層提齣瞭更高的要求，帶動著監管內容、監管方式和監管體係的不斷升級。
　　在大數據金融的業務實踐高歌猛進之時，大數據金融的理論研究卻發展滯後。火熱的市場，缺少冷靜的審視與思考。先行的實踐，急需理論的跟進與夯實。大數據金融為何興起，又將如何發展？分散在金融行業各領域、各公司的大數據實踐是否可以凝練齣普適性的模式和理論？類型眾多的大數據金融風險是否存在係統性的治理框架？立足於本土的大數據金融實踐，中國金融行業如何實現持續的業務創新和模式升級？在大數據金融的發軔之初，這些問題的研究不僅具有前瞻性的理論價值，更能夠為大數據金融的實務發展提供指導性的意見。但放眼國內，尚未有相關著作問世，實為憾事。為此，我們撰寫瞭這本《大數據金融》，希望能在這一領域作齣綿薄的貢獻，起到拋磚引玉的作用。
　　在結構設計和內容寫法上，本書具有如下三個特點：
　　（1）內容係統全麵。本書構建瞭一個係統性的分析框架，全麵涵蓋瞭國內外大數據金融發展的主要領域和最新成果。在這一框架中，本書劃分瞭銀行、保險、量化投資、資産管理、金融監管、國傢金融安全6個細分領域，對大數據金融在每個細分領域的影響進行瞭詳盡分析，從而為讀者提供瞭大數據金融全景式的介紹。
　　（2）研究紮實深入。本書並非是對現有實踐經驗的簡單搜羅與陳述。相反，在歸納實踐經驗的基礎上，本書側重對大數據金融的發展態勢和發展前景進行深層次、理論性的探討和研究。在每一個細分領域，本書都總結、提煉瞭大數據金融的發展模式，發掘瞭現有問題，並結閤中國實際提齣瞭可能的解決方案。
　　（3）案例豐富生動。在理論研究之餘，本文也為讀者呈現瞭國內外大數據金融應用的大量真實案例，並進行瞭細緻入微的剖析。這些鮮活生動的案例縮短瞭讀者與市場的距離，有助於讀者更加準確、深入地理解本書的各部分內容。
　　在本書的撰寫過程中，作者參考瞭國內外大量的文獻和新聞資訊，在此嚮這些資料的作者錶示衷心的感謝。此外，本書的寫作也得到瞭研究生錢智俊、李剛等的大力支持和幫助，在此一並錶示感謝。由於大數據金融的發展日新月異，且作者水平有限，本書難免存在不足之處，懇請讀者批評指正。

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評分☆☆☆☆☆

還可以哦，考慮一下就買瞭，買瞭就翻開看瞭，看瞭後就懂瞭，懂瞭後我就來評論瞭。

評分☆☆☆☆☆

kkkkkkkkkkkkk

評分☆☆☆☆☆

又添一本大數據金融，紙不錯，看似正版。內容還沒時間看，有時間追評。

評分☆☆☆☆☆

滿意滿意滿意

評分☆☆☆☆☆

失望至極，拼湊的內容，看瞭兩頁就看不下去瞭，慎重

評分☆☆☆☆☆

深下淺齣的書籍，每個都有源碼

評分☆☆☆☆☆

不錯，不錯，挺好，挺好，就是發貨慢瞭點，不錯，不錯，挺好，挺好，就是發貨慢瞭點

評分☆☆☆☆☆

以Matlab為工具學習量化很不錯的一本書，不是泛泛而談那種書。

評分☆☆☆☆☆

女兒買的，京東買書方便

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