网格交易法

全书通过按历史年代梳理自大萧条以来的金融创新，分析其形成的原因并追溯其在不同环境中的演变，金融创新产品、工具与市场供求之间的内在联系，帮助读者对现代金融创新的发展有一个比较清晰的脉络，理解金融创新的原动力、以及金融创新在为经济增长带来福音的同时，又如何威胁着整个金融体系的稳定与安全，由此洞察现代金融生态发展的真谛，从一个新视角解读现代金融创新。

建设中国特色现代资本市场是推动我国经济高质量发展的必然要求。截至2022年10月，我国A股市场自然人投资者数量已增至2.1亿，个体投资者数量占比99.8%。夯实中国特色现代资本市场发展根基在于守护好这一全球规模最大、交易最活跃的投资者群体。保护好个体投资者权益关系到亿万家庭的切身利益与证券市场的健康持续发展。《走出“羊群”：个体投资者羊群行为分析》提出了一个全新的以个体投资者羊群行为作为主要研究对

现阶段中国供给结构的突出问题集中表现为低效劣质供给多，高端优质供给少，而根本原因是部分基础性要素配置市场化机制和政府配置资源的决策机制不健全。本书分析投资优化供给结构的机理，提出优化供给结构需要推进基础性要素配置市场化和生态产品供需市场化，以普惠、透明、稳定的激励政策引导企业在关键核心技术领域加大研发投入，鼓励社会资本增加优质民生服务供给，完善政府配置资源的科学民主决策机制，推动形成需求引导投资、

金融市场是一个充满活力的市场，对这个市场运行规律的研究是金融研究的一个重要领域。本书首先在构建投资组合的基础上，综合使用时间序列回归分析、GRS检验和Fama-MacBeth两步法等对五因子资产定价模型在我国的表现进行了实证研究。然后，将五因子资产定价模型应用于流动性定价、IPOs长期表现、基金绩效表现等多个方面，探讨了我国金融市场的运行规律。

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。

本书共分为5章，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题；还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。

本书首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性风险因子和多种异象效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，本书采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。最后，本书深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。

本书考察了改革开放以来国有资本投资体制的历史变迁与改革历程，并归纳总结了各阶段的历史特点和发展模式，在总结国有资本投资体制现状的基础上，指出现阶段我国还存在国有资本投资效率不高、国有资本投资体制服务供给侧结构性改革乏力的问题，并提出了深化改革的总体对策与实施路径。

本书从产业特征、技术演进、投融资概况、相关细分领域应用等方面对智慧互联产业进行了较为全面系统的研究。全书总体分为总报告、产业篇及并购篇三部分，总报告全面回顾2017年智慧互联产业总体情况并对2018年发展趋势进行展望；产业篇主要分析智能芯片、半导体、云计算与大数据、物联网、金融科技、智能出行、信息安全等领域的发展特点及投资趋势；并购篇则重点关注国际及国内智慧互联产业重大并购分析。