《金融科技人工智慧實戰：以Python為工具》由電子工業出版社於2020年6月出版，作者是張寧，趙亮。本書探討了金融領域從業人員關心的基礎知識。
基本介紹
- 中文名：金融科技人工智慧實戰：以Python為工具
- 作者：張寧、趙亮
- 類別：經濟管理
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2020年6月
- 頁數：284 頁
- 定價：88 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121373176
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《金融科技人工智慧實戰：以Python為工具》主要講解通過深度學習和機器學習知識，在金融領域的套用。
圖書目錄
第1 章金融與金融市場....................................................................................................1
1.1 認識金融 ........................................................................................................................1
1.1.1 金融的細分領域................................................................................................1
1.1.2 金融研究的核心內容 ........................................................................................3
1.2 貨幣................................................................................................................................3
1.2.1 貨幣的內涵與作用 ............................................................................................3
1.2.2 貨幣的分類........................................................................................................4
1.2.3 貨幣制度 ............................................................................................................5
1.3 信用................................................................................................................................5
1.3.1 信用的定義 ........................................................................................................5
1.3.2 信用的不同層次................................................................................................6
1.3.3 信用評價體系與企業 ........................................................................................8
1.4 金融機構......................................................................................................................11
1.4.1 按照地位和功能劃分 ......................................................................................11
1.4.2 按照金融機構的管理地位劃分...................................................................... 14
1.4.3 按照是否能接收公眾存款劃分...................................................................... 15
1.4.4 按照其他劃分 ..................................................................................................15
1.5 金融市場......................................................................................................................17
1.5.1 金融市場的分類 ..............................................................................................18
1.5.2 金融市場的交易..............................................................................................20
1.5.3 金融市場的作用 ..............................................................................................21
1.5.4 金融市場的參與者和組織形式...................................................................... 21
1.6 金融衍生品與金融工程..............................................................................................22
1.7 網際網路金融 ..................................................................................................................23
1.7.1 網際網路金融的特徵..........................................................................................24
1.7.2 網際網路金融的四種模式 ..................................................................................25
第2章深度學習的首選語言：Python........................................................................... 27
2.1 Python語言介紹 ..........................................................................................................27
2.1.1 Python的設計理念..........................................................................................27
2.1.2 Python的特點..................................................................................................28
2.1.3 Python的優點 ..................................................................................................28
2.2 Python的安裝與使用..................................................................................................29
2.3 數據類型 ......................................................................................................................33
2.3.1 數值..................................................................................................................33
2.3.2 布爾型數值 ......................................................................................................34
2.3.3 字元串..............................................................................................................35
2.4 變數與運算符 ..............................................................................................................35
2.4.1 變數..................................................................................................................35
2.4.2 運算符 ..............................................................................................................36
2.5 函式 ..............................................................................................................................39
2.5.1 函式的定義與調用 ..........................................................................................40
2.5.2 函式參數 ..........................................................................................................40
2.5.3 函式返回值 ......................................................................................................42
2.6 模組 ..............................................................................................................................43
2.6.1 from ... import語句 ..........................................................................................43
2.6.2 常見模組 ..........................................................................................................44
第3章構建金融深度學習平台.......................................................................................47
3.1 算力基礎：選擇硬體 ..................................................................................................47
3.1.1 算力與深度學習雲平台..................................................................................47
3.1.2 深度學習中算力構建的路線選擇 ..................................................................48
3.2 單精度計算和半精度計算..........................................................................................55
3.3 算法平台：深度學習平台 ..........................................................................................58
3.3.1 安裝與設定開發環境 ......................................................................................58
3.3.2 搭建深度學習平台..........................................................................................58
3.4 代碼託管：Git和GitHub ...........................................................................................67
3.4.1 版本控制Git....................................................................................................67
3.4.2 GitHub的常用操作 .........................................................................................69
第4章獲取金融數據.....................................................................................................77
4.1 金融數據獲取 ..............................................................................................................77
4.1.1 金融數據獲取的途徑 ......................................................................................77
4.1.2 公開數據平台..................................................................................................79
4.2 用Python直接獲取金融數據.....................................................................................85
4.2.1 大獎章量化接口..............................................................................................85
4.2.2 利用Baostock獲取股票數據.......................................................................... 88
4.2.3 利用Tushare 獲取全面金融數據................................................................... 93
第5章識別金融業務中的欺詐行為.............................................................................115
5.1 金融欺詐介紹............................................................................................................115
5.2 欺詐識別....................................................................................................................116
5.2.1 不平衡數據處理............................................................................................116
5.2.2 信用卡欺詐識別............................................................................................122
5.3 保險欺詐識別............................................................................................................127
第6章金融非結構化客戶信息識別.............................................................................133
6.1 手寫信息識別 ............................................................................................................134
6.2 圖片信息理解............................................................................................................139
6.3 客戶人臉識別 ............................................................................................................144
6.3.1 直方圖............................................................................................................145
6.3.2 圖像、距離與灰度直方圖 ............................................................................147
6.3.3 人臉識別實踐................................................................................................149
第7章金融安全中的深度學習.....................................................................................154
7.1 金融安全....................................................................................................................154
7.2 RSA加密算法...........................................................................................................155
7.2.1 對稱加密體系................................................................................................155
7.2.2 非對稱加密體系............................................................................................156
7.3 驗證碼識別 ................................................................................................................163
7.3.1 利用深度學習訓練卷積網路........................................................................ 163
7.3.2 繪製網路結構圖 ............................................................................................172
7.4 票據反模糊與生成式對抗網路................................................................................178
7.4.1 生成式對抗網路............................................................................................178
7.4.2 反模糊訓練的步驟........................................................................................181
第8章金融時間序列預測中的深度學習...................................................................... 183
8.1 金融時間序列數據簡介 ............................................................................................183
8.1.1 時間序列........................................................................................................183
8.1.2 金融中的時間序列數據 ................................................................................185
8.2 傳統的時間序列分析方法........................................................................................187
8.3 初識循環神經網路 ....................................................................................................196
8.4 利用循環神經網路分析比特幣價格........................................................................ 199
8.4.1 獲取相應數據................................................................................................199
8.4.2 傳統分析方法 ................................................................................................207
8.4.3 循環神經網路方法........................................................................................213
第9章金融輿情分析中的深度學習.............................................................................225
9.1 巨觀金融問題與人工智慧........................................................................................225
9.1.1 巨觀金融學入門 ............................................................................................225
9.1.2 從大數據角度看巨觀金融學........................................................................ 227
9.2 利用輿情進行巨觀金融分析....................................................................................227
9.2.1 數據的準備 ....................................................................................................227
9.2.2 獲取關鍵字趨勢............................................................................................230
9.3 中文詞向量 ................................................................................................................235
9.3.1 自然語言處理................................................................................................235
9.3.2 獨熱表示法 ....................................................................................................235
9.3.3 分散式表示法................................................................................................236
9.4 金融輿情中的情緒判斷 ............................................................................................238
第10章金融客戶推薦中的深度學習 ...........................................................................246
10.1 客戶分類與評估......................................................................................................246
10.1.1 聚類的概念 ..................................................................................................247
10.1.2 劃分法..........................................................................................................247
10.1.3 層次法 ..........................................................................................................250
10.1.4 密度聚類算法..............................................................................................252
10.2 推薦系統與深度學習 ..............................................................................................254
10.2.1 協同過濾算法..............................................................................................255
10.2.2 基於內容的推薦算法 ..................................................................................257
10.2.3 基於知識的推薦算法 ..................................................................................258
10.2.4 深度學習對推薦系統的提升...................................................................... 259
作者簡介
張寧，博士，中央財經大學金融學院教授，中央財經大學中國金融科技研究中心主任，中國銀保監會償咨委委員，生命質量研究會理事長，家族辦公室合作與發展組織理事會主席兼首席經濟學家，健康財富規劃職業標準起草人，中央財經大學金融科技指數評價負責人，主持開發了金融腦（Finance Brain）平台、輿情平台APP、健康量化與醫學大數據平台、智慧型風險評估與風險量化平台等，已出版專著和教材共17本，發表論文39篇，研究方向為金融科技、人工智慧、保險精算、健康管理科學、生命質量與高淨值人群等。
趙亮，博士，北京師範大學數學科學學院/教育部數學與複雜系統重點實驗室副教授，中央財經大學中國金融科技研究中心研究員，教育部長江學者”創新團隊成員，中國指揮與控制學會青年工作委員會委員，中國科學院數學與系統科學研究院理學博士；人教版《普通高中教科書數學（B版）》分冊主編；已主持兩項國家自然科學基金項目，發表論文20餘篇，研究方向包括人工智慧、金融數據分析、信息幾何、幾何偏微分方程等。
