本书研究的是金融领域的融资租赁。信托与租赁这两个独立的行业在国的变化与发展，使其成为特殊的事物，并使它们提供着与传统金融不同的服务。同时，这种变化和发展也要求从业人员必须具备相关领域的专业知识、人格品质以及满足客户需求的新思路、新方法。本书在编写过程中力求构建关于信托与租赁的完整框架，以便于各类读者学习和掌握有关信托与租赁的基本原理和基本发展脉络。

传统的股市技术分析书籍一般从图表模式和技术指标出发，分析如何选择进入点和退出点、开发交易系统以及制定成功的交易计划。近年来，机器学习与神经网络技术快速发展，并且与传统量化方法相结合，产生了无限的可能性。基于此趋势，本书将重点放在交易模型的构建上，即如何寻找合适的算法来实现交易以及如何优化这些算法。本书直接从技术指标等数据出发，介绍了交易模型与投资组合优化方法、如何利用基础算法（线性回归、lightGBM）预测股市的涨跌与股价、利用消息面来预测市场情绪、利用深度学习和强化学习算法预测股票，以及如何

本书是一部从风险测度与传导机制的视角出发、旨在研究探讨股票市场压力测试理论与实践的学术专著。本书在国内首次提出了股票市场压力测试的规范概念, 创立了测试股票市场风险的方法和流程, 研究了国际国内压力测试的实践及与股票市场压力测试的异同, 在此基础上进行了股市压力测试的宏观压力情景设置, 尝试建立了股市压力测试的数学模型, 进行了股指估值中枢测算, 分别考察论证了对证券公司和上市公司、杠杆资金、风险跨股债市场、风险跨期现、银行保险等相关行业以及资管产品的的传导和影响情况。

本书主要是对证券投资基金的有关理论问题进行全面的理论与实践探讨和阐述。分为四篇，主要内容包括：证券投资基金概述；证券投资基金投资管理；证券投资基金运营管理；证券投资基金的监管与展望。

本书主要有以下特点:
第一,以项目为导向、以工作任务为驱动。本书将证券投资分析化解为几个有相关性的项目,介绍证券投资分析的理论和方法。本书的结构体系以证券投资工作任务为驱动,适合高等职业教育的教学特点。
第二,以证券投资操作流程为规范。本书在编写过程中,以证券投资操作流程为规范,在阐述基本分析的基础上,重点探讨了如何使用技术指标和图形分析股价走势,选择买卖时机。
第三,突出可操作性。本书在课文中穿插了大量的图表，用来说明技术方法的应用；使用了诸多实际案例，分析和验证其有效性,方便学生学

以从业者视角探讨如何在金融领域有效运用大数据和机器学习。
近年来，机器学习和数据科学在投资中发挥着越来越大的作用。借助机器学习和大数据，投资经理能够做出以往传统模型无法实现的预测，进而做出明智的决策。然而，并不是所有的数据集和机器学习技术都对金融投资有用，也不是所有的机器学习技术都可以即插即用。
《大数据、机器学习与量化投资》这本书由资深量化分析专家托尼·吉达主编，汇集了多位业内颇具影响力的专家学者的前沿分享，阐释如何应用机器学习和大数据技术来解决投资问题

私募股权和风险投资（PE/VC）领域中的股权投资协议应当如何进行条款设置？该等条款设置在争议解决过程中又将被如何认定与裁判？本书一方面从投资退出的视角出发，系统地分析了PE/VC股权投资协议中涉及的重要条款，如先决条件、股东资格、对赌设置及特殊股东权利等，以及这些条款在实践中可能引发的争议和风险；另一方面,本书结合国内外法律规制和司法实践，对该等风险提出具体的防范措施与建议。

本书以中国投资市场为研究背景，力图将投资学理论和投资实践融为一体。第5版继续保持了前几版的特色：理论与实践深度融合；具有鲜明的中国特色；③可复制、可操作的投资策略和投资方法。特别是在案例材料、数据分析中均立足于当前中国投资市场的新发展，并尽可能地把更多高校教师多年的使用意见和建议融入其中，还专门开发提供了配套的练习题、试卷、阅读材料和视频材料，以帮助中国学生对本土金融市场的投资进行了解和学习。

人工智能时代加速到来，人工智能、机器学习等技术对全球个人金融领域产生深刻影响。本书精选在人工智能时代存款、消费金融、信用卡、理财、养老金融、场景金融、开放银行、数字货币、支付业务、客户经营、渠道创新、人工智能、大数据应用、生物识别技术等方面的优秀创新案例一百三十多项，从协同式营销、场景金融、跨界服务、互动式服务、增强现实、主动动画、整合支付、个性化数字体验、跨区域试图、个性化视频、智能合约、模拟投资、互动式保单、全球支付平台的具体案例中，生动描绘出行业多元化、轻型化、智能化、平台化、融合化

本书的主要贡献在于将投资组合的金融理论、高维高频协方差矩阵估计与预测的统计理论和各类机器算法有机结合在一起，尝试应对高频交易、高维资产的市场特征下投资组合模型应用面临的挑战。

本书可供从事金融理论、金融科技研究和量化投资的读者参考。