本書首先介紹了將大數(shù)據(jù)集應用于機器學習的基礎知識和因子投資的基本理論；之后，本書介紹了監(jiān)督學習模式下可用于預測金融變量的幾個基本機器學習算法，包括懲罰性線性回歸、支持向量機等；接下來，本書介紹了將這些機器學習算法應用于金融領域的實戰(zhàn)方法和細節(jié)；最后，本書討論了一系列與機器學習和因子投資相關的進階話題，包括模型的黑箱問題

本書共分七章，第一章介紹了國內(nèi)網(wǎng)絡借貸的發(fā)展及挑戰(zhàn)，第二章對網(wǎng)絡借貸平臺定位進行了理論分析，第三章探究了域外網(wǎng)絡借貸監(jiān)管制度，第四章對我國網(wǎng)絡借貸監(jiān)管體制的優(yōu)化提出建議，第五章探討了準入及持續(xù)性監(jiān)管指標的構建，第六章闡述了市場退出機制的設計，第七章探討司法實踐中本領域存在的一些問題。

本書共十五章，主要分為養(yǎng)老金金融、養(yǎng)老服務金融和養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)金融三大部分。第1-3章為基礎理論部分，闡述了全生命周期養(yǎng)老金融的內(nèi)涵、外延及國際經(jīng)驗，聚焦于全生命周期養(yǎng)老金融主體的創(chuàng)新價值和行為分析。第4-6章為養(yǎng)老金金融部分，借鑒國際養(yǎng)老金投資的經(jīng)驗，對養(yǎng)老資產(chǎn)投資管理問題進行了重點研究，構建了養(yǎng)老金投資的精算模型。第7-

本書共分九個章節(jié)，分別是：緒論；行為金融的理論基礎與核心概念；投資者情緒對資產(chǎn)價格的影響：理論與實證分析；投資者情緒與市場有效性的進一步討論：以股票收益同步性為例；情緒反饋、交易誘導與資產(chǎn)價格行為；外推信念、情緒反饋與資產(chǎn)價格泡沫；投資者情緒、資產(chǎn)價格與成交量；風格分類、反饋交易與股票市場動態(tài)風格轉(zhuǎn)換；以及全書總結與政

本書用硬核知識和簡單漫畫混搭的形式，重點回答了銀行理財為什么不保本、凈值為何上下波動、理財產(chǎn)品為何有浮虧、產(chǎn)品為何到期未到賬、固收類是否就是收益固定、如何進行資產(chǎn)配置等投資者較為關心的問題，力求將專業(yè)知識充分降維并可視化，用簡單幽默的表現(xiàn)形式讓讀者輕松知曉實用的理財小知識和技巧，幫助廣大投資者更好地進行理財規(guī)劃。

本書以大數(shù)據(jù)時代為背景，將機器學習與資產(chǎn)定價相結合，在風險解釋、收益預測以及經(jīng)濟機制等方面進行了探索研究。首先，針對中國A股市場存在的收益與風險不對稱問題，使用機器學習重新對系統(tǒng)性風險進行測度，緩解了異象；其次，將研究拓展到樣本外的可預測性上，對比了各類機器學習算法，創(chuàng)新性地構建了動態(tài)深度學習模型，提升了市場有效性；最

本書在發(fā)展一種與其他形式的資本、世界市場和國家相關的投機資本的新理論。與大多數(shù)馬克思主義和其他理論不同，該書將信用和虛擬資本與投機資本區(qū)分開，以突顯其在當今資本市場中的霸權地位。投機性資本結構也控制著所謂的“真實資本”。該方法遵循馬克思主義傳統(tǒng)，同時也融合了當代馬克思主義和其他理論學者的材料，如約翰米利奧斯、羅伯特·邁

本書在講解散戶進行股票投資時應該如何正確認識股市、如何進行穩(wěn)定盈利的操作以及大量真實的案例，并在講解投資知識的同時，更注重幫助讀者走出投資心理誤區(qū)及指引正確的投資觀和人生觀。

本書分為policyupdate、facts&figures、MOFevents、localfinance、remarks&opinions五個部分，介紹2022年中國財政重要政策、數(shù)據(jù)和重要活動，其中，也包括一部分地方財政的內(nèi)容。

本書主要包括2022年中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的基本情況概述，農(nóng)業(yè)保險試點報告，各保險公司年度發(fā)展報告，專家論壇(收錄2022年度有影響的農(nóng)業(yè)保險研究論文)，國外農(nóng)業(yè)保險發(fā)展經(jīng)驗，我國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展趨勢等。主要是將2022年度國內(nèi)有關保險論文、研究報告和其他重要文章，精選30多篇，經(jīng)原作者同意結集出版，這些文字既反映農(nóng)業(yè)保險政策