金融科技人工智能实战 以Python为工具

"在金融领域，如何让科技更好的服务于金融，让金融业变得更安全、高效，一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试，里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识，还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列，以及金融舆情分析等内容，不失为该行业的一本书。 本书是作者基于正在研究的“金融科技”课题，全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（编号：16JJD790060）等资助。 "

本书介绍了金融领域中的人工智能技术（以深度学习为主）应用，其中第1～3章主要讲解金融与金融市场、Python入门知识、金融深度学习平台的搭建等内容；第4～6章主要讲解金融数据的获取方法、欺诈行为识别、非结构化金融客户信息识别等内容；第7～10章主要讲解金融安全中的深度学习、金融时间序列预测中的深度学习、金融舆情分析中的深度学习、金融客户推荐中的深度学习应用等内容。
本书可供金融、保险类本科生使用，也可以作为投资学、管理学、统计学、技术经济、应用数学等金融科技相关专业的教材，还可以作为对金融科技和深度学习感兴趣的金融从业者、有一定工程能力的软件开发工程师等的参考书。

"张宁，博士，中央财经大学金融学院教授，中央财经大学中国金融科技研究中心主任，中国银保监会偿咨委委员，生命质量研究会理事长，家族办公室合作与发展组织理事会主席兼首席经济学家，健康财富规划职业标准起草人，中央财经大学金融科技指数评价负责人，主持开发了金融脑（Finance Brain）平台、舆情平台APP、健康量化与医学大数据平台、智能风险评估与风险量化平台等，已出版专著和教材共17本，发表论文39篇，研究方向为金融科技、人工智能、保险精算、健康管理科学、生命质量与高净值人群等。邮件：zhang-ning@vip.163.com。 赵亮，博士，北京师范大学数学科学学院/教育部数学与复杂系统重点实验室副教授，中央财经大学中国金融科技研究中心研究员，教育部长江学者”创新团队成员，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员，中国科学院数学与系统科学研究院理学博士；人教版《普通高中教科书数学（B版）》分册主编；已主持两项国家自然科学基金项目，发表论文20余篇，研究方向包括人工智能、金融数据分析、信息几何、几何偏微分方程等。"

第1章金融与金融市场.1
1.1认识金融.1
1.1.1金融的细分领域.1
1.1.2金融研究的核心内容.3
1.2货币.3
1.2.1货币的内涵与作用.3
1.2.2货币的分类.4
1.2.3货币制度.5
1.3信用.5
1.3.1信用的定义.5
1.3.2信用的不同层次.6
1.3.3信用评价体系与企业.8
1.4金融机构.11
1.4.1按照地位和功能划分.11
1.4.2按照金融机构的管理地位划分.14
1.4.3按照是否能接收公众存款划分.15
1.4.4按照其他划分.15
1.5金融市场.17
1.5.1金融市场的分类.18
1.5.2金融市场的交易.20
1.5.3金融市场的作用.21
1.5.4金融市场的参与者和组织形式.21
1.6金融衍生品与金融工程.22
1.7互联网金融.23
1.7.1互联网金融的特征.24
1.7.2互联网金融的四种模式.25
第2章深度学习的优选语言：Python.27
2.1Python语言介绍.27
2.1.1Python的设计理念.27
2.1.2Python的特点.28
2.1.3Python的优点.28
2.2Python的安装与使用.29
2.3数据类型.33
2.3.1数值.33
2.3.2布尔型数值.34
2.3.3字符串.35
2.4变量与运算符.35
2.4.1变量.35
2.4.2运算符.36
2.5函数.39
2.5.1函数的定义与调用.40
2.5.2函数参数.40
2.5.3函数返回值.42
2.6模块.43
2.6.1from.import语句.43
2.6.2常见模块.44
第3章构建金融深度学习平台.47
3.1算力基础：选择硬件.47
3.1.1算力与深度学习云平台.47
3.1.2深度学习中算力构建的路线选择.48
3.2单精度计算和半精度计算.55
3.3算法平台：深度学习平台.58
3.3.1安装与设置开发环境.58
3.3.2搭建深度学习平台.58
3.4代码托管：Git和GitHub.67
3.4.1版本控制Git.67
3.4.2GitHub的常用操作.69
第4章获取金融数据.77
4.1金融数据获取.77
4.1.1金融数据获取的途径.77
4.1.2公开数据平台.79
4.2用Python直接获取金融数据.85
4.2.1大奖章量化接口.85
4.2.2利用Baostock获取股票数据.88
4.2.3利用Tushare获取全面金融数据.93
第5章识别金融业务中的欺诈行为.115
5.1金融欺诈介绍.115
5.2欺诈识别.116
5.2.1不平衡数据处理.116
5.2.2信用卡欺诈识别.122
5.3保险欺诈识别.127
第6章金融非结构化客户信息识别.133
6.1手写信息识别.134
6.2图片信息理解.139
6.3客户人脸识别.144
6.3.1直方图.145
6.3.2图像、距离与灰度直方图.147
6.3.3人脸识别实践.149
第7章金融安全中的深度学习.154
7.1金融安全.154
7.2RSA加密算法.155
7.2.1对称加密体系.155
7.2.2非对称加密体系.156
7.3验证码识别.163
7.3.1利用深度学习训练卷积网络.163
7.3.2绘制网络结构图.172
7.4票据反模糊与生成式对抗网络.178
7.4.1生成式对抗网络.178
7.4.2反模糊训练的步骤.181
第8章金融时间序列预测中的深度学习.183
8.1金融时间序列数据简介.183
8.1.1时间序列.183
8.1.2金融中的时间序列数据.185
8.2传统的时间序列分析方法.187
8.3初识循环神经网络.196
8.4利用循环神经网络分析比特币价格.199
8.4.1获取相应数据.199
8.4.2传统分析方法.207
8.4.3循环神经网络方法.213
第9章金融舆情分析中的深度学习.225
9.1宏观金融问题与人工智能.225
9.1.1宏观金融学入门.225
9.1.2从大数据角度看宏观金融学.227
9.2利用舆情进行宏观金融分析.227
9.2.1数据的准备.227
9.2.2获取关键词趋势.230
9.3中文词向量.235
9.3.1自然语言处理.235
9.3.2独热表示法.235
9.3.3分布式表示法.236
9.4金融舆情中的情绪判断.238
第10章金融客户推荐中的深度学习.246
10.1客户分类与评估.246
10.1.1聚类的概念.247
10.1.2划分法.247
10.1.3层次法.250
10.1.4密度聚类算法.252
10.2推荐系统与深度学习.254
10.2.1协同过滤算法.255
10.2.2基于内容的推荐算法.257
10.2.3基于知识的推荐算法.258
10.2.4深度学习对推荐系统的提升.259