一本书读懂金融常识

本书首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性风险因子和多种异象效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，本书采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。最后，本书深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。

本书立足融资交易尚未发展成熟的中国市场，在深度剖析融资交易起源、内涵、内资价值及风险的基础上，对比分析了中国大陆与美国、日本和中国台湾地区融资交易模式、监管方式等方面的差异，重点探索了中国融资交易保证金比例的设置和调整方法，测试了调整所带来的市场效应，丰富了我国融资保证金系统的研究体系，为优化、调整融资保证金比例以活跃金融市场、实现宏观调控目标提供了科学的解决方案。

实体经济是金融的根基，金融是实体经济的血脉，经济的高质量发展离不开产融协同、协调发展。如何有效克服经济转型过程中面临的各种困难和挑战，实现国民经济的协调、可持续发展，对实体经济和金融都提出了新的要求。本书建议解决当前实体经济与金融发展不协调、不平衡的突出问题，促进资金“脱虚向实”，就必须采取有力措施促进产融协同发展。

本书系统回顾与总结了中国金融改革的历史进程。书中介绍了各类银行机构与非银行金融机构的改革与发展；从货币市场、股票市场、债券市场、资产管理与财富管理市场的角度详尽描述了我国金融市场的发展与变革；介绍了我国外汇管理体制的改革，同时概括中国金融业“引进来”和“走出去”取得的光辉成就；归纳中国金融宏观调控体系与金融监管体系的演进历程，并对金融危机后颇受重视的宏观审慎政策进行介绍。

金融市场是一个充满活力的市场，对这个市场运行规律的研究是金融研究的一个重要领域。本书首先在构建投资组合的基础上，综合使用时间序列回归分析、GRS检验和Fama-MacBeth两步法等对五因子资产定价模型在我国的表现进行了实证研究。然后，将五因子资产定价模型应用于流动性定价、IPOs长期表现、基金绩效表现等多个方面，探讨了我国金融市场的运行规律。

本书考察了改革开放以来国有资本投资体制的历史变迁与改革历程，并归纳总结了各阶段的历史特点和发展模式，在总结国有资本投资体制现状的基础上，指出现阶段我国还存在国有资本投资效率不高、国有资本投资体制服务供给侧结构性改革乏力的问题，并提出了深化改革的总体对策与实施路径。

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。

本书在介绍非参数核光滑估计和非参数回归估计的基础上，着重讨论金融风险度量风险价值（VaR）和期望损失（ES）的非参数估计方法及实证分析。主要涉及概率统计、非参数统计、半参数统计、计量经济学和金融风险管理等常用的统计模型和统计推断理论方法。