大數據金融 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李勇，許榮 著

圖書標籤:

• 大數據
• 金融
• 金融科技
• 數據分析
• 機器學習
• 風險管理
• 量化交易
• 投資
• 商業智能
• 數據挖掘

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276262

版次：1

商品編碼：11843823

包裝：平裝

叢書名： 大數據金融叢書

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：180

字數：184000

正文語種：中文

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。

《星海拾遺：那些被遺忘的宇宙奧秘》 一、 序言：星辰大海的低語 自古以來，人類仰望星空，便湧動著無盡的好奇與遐想。那深邃的黑暗中，點綴著無數璀璨的光點，它們是什麼？從何而來？又將去往何方？這些古老的問題，如同星辰大海的低語，縈繞在文明的每一次進步之中。然而，當我們試圖觸及這些宏偉的真相時，往往會發現，我們所認知的宇宙，不過是冰山一角。無數的奇跡與謎團，靜靜地潛藏在時空的角落，等待著勇敢的探索者去發掘，去解讀。 《星海拾遺》並非一本關於宏觀宇宙理論的百科全書，也不是一本充斥著復雜公式的天體物理教材。相反，它是一次深入宇宙肌理的私人漫遊，一次對那些常常被宏大敘事所掩蓋，卻同樣令人驚嘆的微觀、異常與未解之謎的細緻梳理。本書旨在帶領讀者，拋開對宇宙的既有框架，以一種更加開放、更具人文關懷的視角，去感受宇宙的多樣性、神秘性以及其中蘊含的深邃智慧。我們將跟隨古老文明的星圖，窺探量子世界的奇異行為，傾聽來自宇宙深處的微弱信號，並一同思考人類在浩瀚星辰中的獨特位置。 二、 第一捲：文明的迴聲——古人眼中的星空 在科技尚未觸及遙遠星係、甚至連望遠鏡也未誕生的年代，人類是如何理解並描繪宇宙的？《星海拾遺》的第一捲，將帶我們穿越時空的隧道，迴到那些古老的文明之中。 星圖的秘密： 從埃及的丹達拉黃道帶，到巴比倫的泥闆星錶，再到中國古代的觀星颱，我們將詳細解析這些古老星圖所蘊含的數學、天文與哲學意義。它們並非簡單的星體標記，而是承載著農業周期、宗教信仰、甚至政治權力的密碼。我們將嘗試重構古人觀測星辰的視角，理解他們如何通過肉眼觀察，捕捉到宇宙的規律，並將其融入日常生活的方方麵麵。例如，埃及人如何利用天狼星的偕日升來預測尼羅河的泛濫，他們對“死者之星”的恐懼與崇拜，以及這些觀測如何塑造瞭他們的神話與陵墓建築。 神話與宇宙觀： 不同文化的神話體係，是古人對宇宙最直接的想象。本書將深入探討瑪雅文明的創世神話與曆法係統，理解他們如何將復雜的宇宙運動與神靈秩序相結閤。我們將分析北歐神話中的“世界之樹”與“九大世界”，探討其象徵意義，以及它們如何構成瞭斯堪的納維亞民族對宇宙的認知框架。即便是在相對“理性”的古希臘哲學中，我們也能找到柏拉圖的“洞穴寓言”中對真實與錶象的辨析，亞裏士多德的“天動說”模型，它們都為我們理解人類早期宇宙觀的演進提供瞭寶貴的綫索。 被遺忘的觀測者： 除瞭那些留下宏偉遺跡的文明，本書還將關注那些在曆史的角落中默默觀測星辰的普通人。例如，古代航海傢如何依靠星辰指引方嚮，他們的經驗是如何在世代相傳中形成寶貴的知識體係。我們將探討不同文化中關於星座的民間傳說，那些關於獵戶座、大熊座等星係的麯摺故事，它們不僅僅是浪漫的想象，更是古人對自然現象的樸素解釋與情感寄托。 三、 第二捲：微觀的奇跡——量子與現實的邊界 當我們把目光從遙遠的星係收迴到微觀粒子層麵，宇宙再次展現齣令人匪夷所思的“任性”。量子力學，這門描述微觀世界的學科，徹底顛覆瞭我們基於宏觀經驗所形成的“現實”觀。 粒子與波的二重奏： 電子、光子，這些構成物質最基本單元，為何既錶現齣粒子的特性，又具備波的性質？我們將以通俗易懂的方式，解釋雙縫乾涉實驗的精妙，以及它如何成為瞭量子力學基石的證明。本書將不迴避其中的哲學睏境，如“觀察者效應”，即意識與物質的微妙互動，引發的關於客觀實在性的深刻討論。 疊加與糾纏的迷局： 量子疊加態，即一個粒子可以同時處於多種狀態，直到被測量纔坍縮到一個確定的狀態。這如同一個硬幣在空中鏇轉，既不是正麵也不是反麵，直到落地。我們將詳細解釋這一概念，並藉此引齣量子糾纏——兩個或多個粒子之間奇特而深刻的關聯，無論它們相距多遠，一個粒子的狀態變化會瞬間影響另一個。愛因斯坦稱之為“鬼魅般的超距作用”，它至今仍是物理學中最令人著迷的謎團之一。 不確定性與概率的世界： 海森堡不確定性原理告訴我們，我們無法同時精確測量一個粒子的位置和動量。這意味著，在微觀世界，確定性似乎被概率所取代。本書將探討這一原理的深遠影響，它不僅是物理學理論的推論，更是我們理解世界運行方式的根本性改變。我們將分析，這種“模糊性”是否暗示著某種更深層的隨機性，或者是否存在我們尚未理解的決定性因素。 量子計算與信息革命的黎明： 量子力學並非僅僅是理論上的奇思妙想，它正孕育著顛覆性的技術。本書將簡要介紹量子計算的基本原理，以及它將如何可能解決目前經典計算機無法處理的復雜問題，如藥物研發、材料科學、甚至密碼破解。雖然離大規模應用尚有距離，但量子世界正在以前所未有的方式，重塑我們對計算與信息的認知。 四、 第三捲：宇宙深處的信號——來自未知的呼喚 在浩瀚的宇宙中，我們是否是唯一的智慧生命？這個問題，激發瞭人類無數的探索與想象。本書的第三捲，將聚焦於那些試圖解答這一永恒問題的努力，以及那些來自宇宙深處的、充滿未知的信號。 射電望遠鏡的聆聽： 從SETI（搜尋地外文明計劃）的早期嘗試，到如今大規模的射電望遠鏡陣列，人類從未停止過用“耳朵”去傾聽宇宙。本書將介紹SETI項目的曆史，那些令人振奮的“哇信號”（Wow! signal），以及科學傢們如何分析這些微弱的電磁波，從中尋找非自然産生的模式。我們將探討，為什麼電磁波是目前最可能承載地外信息的方式，以及不同頻率的信號可能代錶的意義。 天文現象的“異常”： 除瞭主動的信號搜索，科學傢們也在積極地尋找宇宙中可能存在的“生命印記”。例如，某些行星大氣層中異常的化學成分，例如氧氣與甲烷的共存，可能暗示著生物活動。我們將分析這些“不尋常”的天文觀測，並探討科學傢們是如何進行排除法，來判斷這些現象的非自然成因。 宇宙的“黑暗麵”： 宇宙中存在著我們無法直接觀測的暗物質與暗能量，它們占據瞭宇宙總質量-能量的絕大部分，卻幾乎不與光發生相互作用。本書將深入探討這兩種神秘物質的由來、觀測證據以及它們對宇宙演化的巨大影響。我們將思考，這些“看不見”的力量，是否也可能孕育著我們尚未理解的生命形式，或者它們本身就是某種我們無法想象的“存在”。 引力波的漣漪： 近年來，引力波的探測成功，為我們打開瞭觀察宇宙的新窗口。這些由黑洞閤並、中子星碰撞等劇烈事件産生的時空漣漪，攜帶瞭大量關於宇宙極端物理過程的信息。本書將介紹引力波的原理，以及它們如何幫助我們“看見”那些光學望遠鏡無法觸及的宇宙角落，例如黑洞的誕生與閤並，並由此可能揭示更多關於宇宙誕生初期的秘密。 五、 第四捲：我們的位置——宇宙視角下的生命與意識 當我們審視宇宙的宏大與微觀，以及來自未知的信號，最終我們不得不將目光轉嚮自身——人類，以及我們所擁有的生命與意識，在這樣的宇宙中究竟意味著什麼？ 生命在宇宙中的概率： 從費米悖論的睏惑，到德雷剋方程的估算，科學傢們一直在嘗試量化生命在宇宙中齣現的概率。本書將梳理這些理論，探討生命齣現的苛刻條件，例如適宜的行星環境、穩定的恒星係統，以及可能需要的長期演化時間。我們將思考，如果生命如此普遍，為何我們至今未與地外文明相遇？ 意識的起源與意義： 意識，是宇宙中最令人費解的現象之一。它如何在物質的大腦中産生？它是否是宇宙演化的必然産物？我們將探討神經科學、哲學與物理學中關於意識的不同理論，從笛卡爾的二元論到現代的神經相關物，並思考意識在宇宙中的獨特地位。我們是否是宇宙用來認識自身的“眼睛”與“思想”？ 宇宙的未來與我們的責任： 作為一個短暫存在於宇宙中的智慧物種，我們是否對宇宙負有某種責任？本書將探討人類活動對地球環境的影響，以及這種影響是否可能在更廣闊的宇宙尺度上産生某種“漣漪”。我們將反思，在探索宇宙未知的同時，我們是否也應更加珍視和保護我們賴以生存的這顆藍色星球。 仰望與思索： 《星海拾遺》的最終目的，並非提供一勞永逸的答案，而是激發讀者持續的探索欲與深刻的思考。宇宙的奧秘遠超我們的想象，每一次的發現都可能引齣更多的疑問。本書將鼓勵讀者，在閱讀之後，繼續仰望星空，在日常生活中尋找那些被忽略的“宇宙低語”，並在心底播下對未知充滿敬畏與好奇的種子。 六、 結語：未完待續的星際旅程 《星海拾遺》是一扇窗，它打開瞭通往宇宙深處的一條麯摺而迷人的道路。在這裏，我們遇見瞭古人的智慧，領略瞭微觀世界的奇幻，聆聽瞭來自宇宙深處的微弱信號，並對生命與意識的本質進行反思。這本書沒有終點，因為宇宙本身就是一個永恒的謎題，一次永不落幕的星際旅程。我們希望，通過這些“拾遺”，能夠點燃你心中對宇宙更深沉的熱愛與永不熄滅的探索精神。星海浩瀚，等待著每一個勇敢的靈魂去書寫屬於自己的篇章。

評分☆☆☆☆☆

《大數據金融》這本書的標題，就像一個信號，預示著一個更加智能化、數據驅動的金融時代的到來。我一直對金融領域的創新充滿好奇，而大數據無疑是這場創新浪潮中最具顛覆性的力量之一。我特彆期待書中能夠深入探討大數據在財富管理領域的應用。想象一下，基於個人的財務狀況、風險承受能力、甚至生活方式等海量數據的分析，是否能夠為每位客戶量身定製一套個性化的財富增值方案？這是否意味著，未來的財富管理將不再是冰冷的數字遊戲，而是更加貼近個人需求的“私人定製”服務？我也很好奇，書中會如何解讀大數據對金融産品定價和風險評估的影響。是否有可能通過更精準的數據分析，實現更加公平、閤理的定價，從而減少信息不對稱帶來的價格扭麯？這本書是否能夠為我們描繪齣一幅未來金融服務的美好圖景，讓我對它充滿瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

拿到《大數據金融》這本書，我立刻被它所蘊含的潛力所吸引。我一直認為，金融行業的未來必然與數據緊密相連，而這本書似乎就是一本探索這種聯係的指南。我特彆感興趣的是，書中會對大數據在金融監管方麵的內容進行怎樣的闡述。在日益復雜多變的金融市場中，如何有效地識彆和防範係統性風險，一直是一個巨大的挑戰。我猜測，大數據技術可能會為監管部門提供前所未有的洞察力，例如通過對市場交易數據、資金流嚮的實時監測，及時發現潛在的違規行為和風險點。此外，我也想瞭解，書中是否會涉及到大數據在反洗錢和閤規方麵的應用。那些隱藏在海量交易中的可疑模式，是否能夠被大數據技術有效地識彆齣來，從而維護金融市場的公平和秩序？這本書能否為我們提供關於大數據在維護金融穩定和防範金融犯罪的深刻見解，是我非常期待的部分。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據金融》給我的第一印象是，它似乎在嘗試構建一個宏大的金融圖景，而大數據則是這個圖景中最關鍵的那個“傳感器”和“引擎”。我一直覺得，金融的核心在於信息的流動和價值的匹配，而大數據恰恰能極大地提升這兩個環節的效率和精準度。書中會不會重點講解大數據在徵信體係中的革命性作用？比如，傳統的徵信模式往往依賴於有限的硬數據，而大數據則能挖掘社交行為、消費習慣、甚至網絡瀏覽記錄等更為豐富的“軟數據”，從而建立更全麵、更動態的個人信用畫像。這對於解決“信息不對稱”的問題，尤其是在普惠金融領域，無疑具有劃時代的意義。此外，我也很想知道，大數據在金融産品設計和營銷方麵會有怎樣的創新。有沒有可能通過對海量用戶數據的分析，挖掘齣尚未被滿足的金融需求，然後定製齣更具吸引力的個性化金融産品？比如，針對年輕群體推齣的智能儲蓄計劃，或者針對小微企業定製的靈活貸款方案。這本書能否為我們描繪齣這樣一幅充滿活力的金融創新藍圖，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據金融》，封麵設計就很有科技感，深邃的藍色和流動的綫條，仿佛預示著金融世界即將被數據洪流重塑。我特彆好奇，大數據到底是如何滲透進金融的肌理，那些看似抽象的算法背後，又隱藏著怎樣的邏輯和力量。尤其是關於風險控製和欺詐識彆的部分，一直是我很關注的焦點。想象一下，那些潛藏在海量交易數據中的細微異常，是如何被大數據技術精準捕獲，從而守護金融係統的安全。書中會不會深入剖析一些經典的案例，比如P2P爆雷事件背後的數據洞察，或者信用卡欺詐的典型模式分析？我尤其期待能看到一些關於機器學習、深度學習在金融領域的具體應用，例如如何利用這些技術來預測股票價格，或者優化投資組閤。當然，對於普通讀者來說，過於深奧的數學公式和模型可能會讓人望而卻步，希望作者在講解時能夠做到深入淺齣，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，配上一些直觀的圖錶和流程圖，這樣纔能更好地理解大數據在金融領域的實際操作和價值。總而言之，我對這本書充滿瞭期待，希望能從中獲得關於大數據如何重塑金融行業的深刻見解。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《大數據金融》這本書的標題本身就充滿瞭吸引力，仿佛打開瞭一扇通往未來金融世界的大門。我一直對金融科技的發展趨勢非常關注，而大數據無疑是其中最核心的技術驅動力之一。我特彆好奇，書中會如何深入探討大數據在提升金融服務效率方麵的作用。例如，在客戶服務領域，是否可以通過智能客服、個性化推薦等方式，極大地改善用戶體驗？在交易執行方麵，大數據能否幫助實現更快的撮閤速度、更低的交易成本？我希望書中能有一些具體的案例分析，展示大數據是如何在實際的金融業務中落地生根，並帶來切實的效益。比如，某個銀行如何利用大數據優化其信貸審批流程，或者某個投資機構如何通過大數據分析來捕捉市場套利機會。同時，我也關注到書中可能涉及的“智能投顧”等概念。這類服務能否真正做到“韆人韆麵”，為不同風險偏好和財富水平的投資者提供量身定製的投資建議？這本書能否為我們揭示這些金融科技創新背後的奧秘，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

正在讀，內容挺全，校對不行，有的公式下標有誤。

評分☆☆☆☆☆

工具很全，也很實用，適閤初學者。

評分☆☆☆☆☆

書的內容很淺，還不如課程講的多，主要是基於他們的天語CTA平颱來講的，物流很快

評分☆☆☆☆☆

很好，很實用，是要找的書

評分☆☆☆☆☆

看看，書編的好不好，多學習纔能進步！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

量化投資的核心書，買瞭，好好研究，再配閤係列其他書看。做好投資，就從這本書開始。

評分☆☆☆☆☆

書很好，有空慢慢看。

評分☆☆☆☆☆

經管係開會付款後v看見看吧看吧經常齣差拒絕的九月份開火車看好戲開火車可好吃

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，物流很快，還沒開始讀