编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
金融圈里，大家一直在探索一个问题，那就是：什么因素能驱动股票带来长期回报？在市场有效的情况下，要想获得超额收益，就要承担更多的风险，但在承担风险之前，我们必须要搞清楚，承担这份风险为什么能带来超额收益。因而在学术界，研究者们也一直在探究：到底要承担什么风险，才能带来超额收益？
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代，而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题，同时涉及到了大数据和人工智能两
荷兰历史最悠久、规模最大的资管公司Robeco（荷宝）近期发布了一份题为《Exploring the world of factors》的报告。
HyperAI超神经有幸与华东师范大学上海人工智能金融学院邵怡蕾院长，进行了一次深度访谈，了解到了新学院的愿景与发展规划，同时也看到了这位拥有出色行动力的创院院长对 AI+金融的独到见解。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
量化投资投资之动量反转 微博：@数说工作室网站 微信公众号：数说工作室 那一年，你在我的有效市场里随机游走，不经意间毁灭了我的理性人假设。从此，维持与你相爱的动量效应，成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代，股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象，如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代，该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 2002年，诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
本书结合金融学和心理学两个方面来解释一些人本能会犯的错误以及认知偏误。通俗易懂的讲解了什么是行为金融学，如何用行为金融学解读市场上的一些现象，以及人为什么会犯错。本书一共六章，9.5万字。遇到不懂的名词可以跳过，大概3-5小时就能读完。推荐阅读4颗星。
又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
EViews是一款由美国公司IHS Markit开发的经济学和金融学数据分析软件。EViews支持多种数据格式和统计方法，能够进行数据分析、建模和预测等工作，并拥有出色的图表和报告生成功能，因此广受经济学和金融学界的青睐。
其实很多东西还是要靠自己，靠自己去完成最大的一点就是远离舒适区，试想一下自己每时每刻都要为下一顿能不能吃上饭而奋斗，是一种什么样的体验，估计你连想都不敢想；最近又听到说下岗的问题，有一个人说他除了收钱什么都不会，有时候也要多培养点自己的能力，做好一项，其他的也了解（当然也不了太多），多给自己备好能力，远离舒适区，但无论在哪里都有这么一批人，那你考虑过没有公司万一不景气，第一个下岗的会是谁？下岗了又可以迅速跨到别的领域的又是谁？我做不到这一点，但我在加油，要永远记住：公司不养闲人！比你优秀的人比你还努力，你还好意思说你不会？不会可以学啊，不学永远不会，哈哈，言辞过激了吗，也不知道咋地，最近着魔了吧！！！
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。
当今多国央行均在探索中央银行数字货币（CBDC），且各国央行正从纯粹的概念研究迈进到到试点测试的更高级阶段。国际清算银行2021年针对全球央行的调查报告显示，全球65个国家或经济体中，约86%的中央银行正在积极开展央行数字货币工作（图1）；从开展CDBC的内容来看，约60%的中央银行(2019年为42%)在进行CDBC的概念验证，14%的央行已在推进CDBC试点工作（图2）。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “在如今的大数据时代，至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来，资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑：更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何
普华永道近日发布的一份报告中指出，资产管理机构对精通科技和金融的复合型人才需求强烈，人工智能、机器学习、大数据建模等领域人才均受到热捧，年薪百万仅为起步价。为给学界与业界、金融与科技领域提供更大的交流平台，挖掘更多的创新血液，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办，易方达基金、华夏基金、通联数据、新智元及阿里云协办的“2018智能投资峰会”将于8月30日在北京举行。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
2018全球金融数据探索与发现大赛是全球首场深入投资实战的算法大赛，以海量金融数据、真实业务痛点、世界级AI与金融导师，面向全球征集金融与算法精英。
在全球金融体系中，金融科技创业企业正成为不可或缺的一部分，这些金融科技创业企业需要适当的发展环境。监管沙盒（Regulatory Sandboxes）正成为一种通用框架，在这种环境下，监管主体，金融机构，创业企业和行业专业人士可以更好地互相交流，互相了解。 监管沙盒最重要的好处包括缩短企业进入市场的时间，包容创新失败带来的影响，拓宽融资渠道，推动企业产品符合市场要求，放松监管，确保为终端用户提供最好的解决方案。 在过去几年，全球有数家金融监管机构与金融机构合作启动了监管沙盒模式，为承担风险促进创新创造了新
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。 1、基于个人客户画像推荐 为方便读者理解，摘抄部分
作者| Emma 来源| 知象科技（微信公众号“知象科技”） 2015年6月15日开始，上证指数从最高点5178自由落体到3373点，跌幅达34.9%，深圳成指跌40.4%，创业板指数跌42.9%。千
这是一个很长的书单（100本+） “You wont become an algorithmic genius savant extraordinaire philanthropist billion
最近几天被Facebook要发行稳定币Libra的信息刷屏了。这个Libra，还没有中文名字，暂且叫它天秤币吧。 因为我一直在区块链技术和币圈混，又是一堆朋友问我，Libra是啥，看报道很神奇的东西，是不是一夜暴富的机会又来了。。。。。。
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摘自“千帆竞发”的新浪博客 金融数学，又称数理金融学，是利用数学工具研究金融现象，通过数学模型进行定量分析，以求找到金融活动中潜在的规律，并用以指导实践。金融数学是现代数学与计算机技术在金融领域中的结合应用。目前，金融数学发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”（但都是以错误假设为基础的错误革命，尤其是后者激发了杠杆投机行为）。上个世纪50年代初期，马克维茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券，收益可能最大的投资方
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特•西蒙过程理性算法比较。文章最后讨论了如何应用投资AlphaGo系统为人类服务。
加密货币交易所币安(Binance)宣布，Binance France SAS已经获得法国金融管理局(AMF)、法国金融审慎监理总署(ACPR)的同意和批准，将可作为持牌数字资产服务提供商在法国展开营运。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特·西蒙过程理性算法比较。文章最后讨论了如何应用投资AlphaGo系统为人类
10月7日，由区块链安全联盟发起单位代表召开首次在线会议。参加会议的有联盟发起单位成员代表SUSS NiFT李国权教授、Beosin创始人Monica Yang教授、NUS AIDF 代表Helena Zhang 、Onchain Custodian创始人笪鸿飞、Semisand创始人帅初、FOMO Pay联合创始人杨展、ParityBit代表June 、联盟顾问新加坡正氣律师事务所萧锦耀律师出席本场会议。会议主要讨论并通过了安全联盟章程和联盟组织架构。为了日后联盟工作的顺利开展，讨论并成立了理事会、秘书处，并选拔出主席、副主席、秘书长。此外，Beosin代表汇报了联盟下一步工作计划，得到了大家一致认可。会议还宣布了华为云正式加入区块链生态安全联盟，并被选拔为理事单位。与会代表都纷纷表示，安全联盟成员未来将齐心协力、通力合作、发挥各自优势，共同护航区块链生态健康发展。
精算学是对人类社会所面临的各种风险及其他客观事务进行量化分析和处理的一门科学。在保险、金融、投资和各类风险管理等许多领域得到广泛应用，尤其在保险和社会保障领域，已成为不可或缺的科学和技术，以保险公司为例，围绕着产品开发、承保、营销、出险、年度评估、再报安排及投资等各业务流程的学科。
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
这里是 10 月 13 日的每日1句话新闻晚报，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。
“ 如果你问我围棋的AlphaGo和《星际争霸2》的AlphaStar哪个更伟大，我肯定毫不犹豫地会说AlphaStar，因为它解决的是不完全信息动态博弈啊！——大猫”
区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，火币联合清华大学五道口金融学院互联网金融实验室、新浪科技发布的《2014—2016全球比特币发展研究报告》提到区块链是比特币的底层技术和基础架构[3] 。本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
大熊市，币价跌跌不休。很多人已经懒的看价格了，更懒的聊币圈投资了，很多微信群也成了死群，更多的人就该干啥干啥了，等牛市来了再说。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 曼哈顿学院的Mark Mills 和Peter Huber 说：“文明，就像生活一样，是一段飞离混乱的旅程，它充满苦难，永无尽头。混乱最终会占据上风，但我们的使命就是尽可能地推迟它，用尽一切的聪明才智和决心，把事情朝着相反的方向推。” 为了尽力解释这个世界，我们诉诸不同的努力：从概率到决策，从科学到哲学，从算法到心法，从认知到命运。然而，这种类比建立联系的方式有着一个根本的问题，即理性是有限的。 科学家可以利用科学工具解决很多技术问题，但却无法利用科学
如果你想成为投资银行或对冲基金的量化研究员，传统的计算机科学硕士学位并不总是有用。各个大学纷纷响应对量化交易员和研究员的高需求，推出了结合金融、数学和工程的专业课程。这些项目与顶级银行和对冲基金有联系，经常充当人才的直接供应者。因此，对于任何想要构建算法和系统交易策略的人来说，学习正确的课程是至关重要的一步。
21世纪迎来金融市场的浪潮，中国经济也正迅猛发展。近几年国民经济持续接近"保八"的增长速度，理财观念在大众中的逐渐深入，让我们不得不对金融市场良好势头进行关注，并掌握一些必要的知识。因此，本人也是一边学习一边总结，希望以此带给朋友们些许的启发。
随着秋风习习而至，又到了各位应届生秣马厉兵霍霍猪羊的时节，不过这次待割的不是羊毛，收获的也不是果实，而是众位心甘情愿嗷嗷待宰的即将出圈的应届生求职大军们。尚未杀至面试、笔试、群面PK、boss面种种环节，多路英雄就已倒在了网申简历的雄关险隘之前，虽自负怀有斗战群儒三寸不烂之舌却终得铩羽而归。
投稿人|袁峻峰 编辑|bian zheng 本文系大数据文摘获作者授权发布，转载具体要求见文末 大数据文摘欢迎高质量的投稿，投稿邮箱：tougao@bigdatadigest.cn ◆ ◆ ◆ 摘要 本文是前文[4]提出基于行为事件的客户画像的理论探讨。 客户历史行为事件构建客户画像可以认为是”哈耶克将’自我’理解为能够统一表达全部意识事件的时空框架”[3]的一种应用。 在此基础上，哈耶克构建了“统一表达全部意识事件的时空框架”[3](CommonSpatio-Temporal Framework)
作者：石川 | 北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。量化投资与机器学习微信公众号量化专栏特约作者。
腾讯企点 公众号ID：qidianonline 关注 在中国经济发展中，金融业有举足轻重的地位。金融信息安全更渗透到金融管理的各个环节。今年年初，证监会89号令的发布对债券交易风险监测监控、交易监控、债券交易人员管理作出了明确的规定，无疑也是对证券金融企业的管理系统提出了更高的要求。 证券金融行业面临着如下的问题： 如何完善债券投资交易管理系统，实现阈值控制和全程留痕，并给中后台部门开放管理和监测权限？ 如何完善交易监控，建立公司统一的电话、邮件、即时通讯等系统，并且对工作邮件、通话记录、即时通
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融
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