金融大數(shù)據(jù)分析是金融科技專業(yè)的一門核心課程，它最大的特點(diǎn)是：它是大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融學(xué)的學(xué)科交叉，融合了計(jì)算機(jī)專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等課程與金融學(xué)、金融市場(chǎng)學(xué)等課程的相關(guān)知識(shí)，以利用大數(shù)據(jù)分析方法解決金融問(wèn)題為導(dǎo)向。本書重點(diǎn)介紹如何運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法來(lái)實(shí)證研究各種常見的資產(chǎn)定價(jià)模型和量化投資策略。針對(duì)金融數(shù)據(jù)的特殊性，介紹橫截面、時(shí)間序列及金融面板數(shù)據(jù)的分析處理方法，同時(shí)針對(duì)高維度的復(fù)雜金融大數(shù)據(jù)，介紹常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在金融資產(chǎn)定價(jià)中的前沿應(yīng)用。

吳軻，埃默里大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師， 中國(guó)人民大學(xué)吳玉章青年學(xué)者。主要研究領(lǐng)域包括資產(chǎn)定價(jià)、投資組合管理、金融計(jì)量 學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。研究成果已經(jīng)發(fā)表在諸如《管理科學(xué)》（Management Science）、《金融與 定量分析雜志》（Journal of Financial and Quantitative Analysis）以及《應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì) 學(xué)雜志》（Journal of Applied Econometrics）等國(guó)際一流期刊上。主持國(guó)家自然科學(xué)基 金青年項(xiàng)目和面上項(xiàng)目，參與科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃。在中國(guó)人民大學(xué)為本科生和研 究生講授資產(chǎn)定價(jià)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、金融科技以及金融大數(shù)據(jù)分析等課程。 周德馨，埃默里大學(xué)金融學(xué)博士，紐約市立大學(xué)巴魯克學(xué)院副教授（終身教職）以 及研究生中心博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域包括行為金融學(xué)以及大數(shù)據(jù)與另類數(shù)據(jù)在金融 市場(chǎng)中的應(yīng)用。研究成果發(fā)表于《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》（Journal of Financial Economics）、 《金融研究評(píng)論》（Review of Financial Studies）以及《會(huì)計(jì)評(píng)論》（The Accounting Re- view）等國(guó)際頂級(jí)期刊上，有些曾被《金融時(shí)報(bào)》（Financial Times）與《華爾街日?qǐng)?bào)》 （The Wall Street Journal）等報(bào)刊轉(zhuǎn)載引用，以及在哈佛大學(xué)法學(xué)院公司治理論壇分 享。在紐約市立大學(xué)為本科生講授公司金融并為博士生講授實(shí)證金融方法等課程。

第1部分 知識(shí)回顧
第1章 數(shù)據(jù)的管理與探索 003
1.1 金融數(shù)據(jù)管理面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 003
1.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與使用 004
1.3 Pandas與數(shù)據(jù)可視化程序庫(kù)簡(jiǎn)介 005
1.4 程序:數(shù)據(jù)的管理以及初步探索 006

第2章 數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)回顧 017
2.1 數(shù)學(xué)知識(shí)回顧 017
2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)回顧 025

第2部分 監(jiān)督學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第3章 線性回歸 033
3.1 案例:預(yù)測(cè)公司盈利 033
3.2 線性回歸方法 034
3.3 知識(shí)拓展:線性回歸方法的其他應(yīng)用 040
3.4 程序 041

第4章 邏輯回歸 048
4.1 案例:貸款違約預(yù)測(cè) 048
4.2 邏輯回歸方法 049
4.3 知識(shí)拓展:多分類問(wèn)題 054
4.4 程序 055

第5章 其他基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法 063
5.1 其他基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法簡(jiǎn)介 063
5.2 樣條模型 064
5.3 廣義可加模型 066
5.4 支持向量機(jī) 067
5.5 K近鄰分類器 070
5.6 程序 070

第6章 模型驗(yàn)證 075
6.1 模型驗(yàn)證簡(jiǎn)介 075
6.2 如何進(jìn)行模型驗(yàn)證 076
6.3 過(guò)擬合及欠擬合問(wèn)題 078
6.4 模型驗(yàn)證指標(biāo) 081
6.5 程序 084

第7章 模型選擇與正則化 091
7.1 模型選擇與正則化簡(jiǎn)介 091
7.2 模型選擇 091
7.3 正則化 093
7.4 程序 097

第3部分 監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)階
第8章 決策樹 103
8.1 決策樹簡(jiǎn)介 103
8.2 回歸樹模型訓(xùn)練 105
8.3 分類樹 109
8.4 程序 110

第9章 集成學(xué)習(xí) 113
9.1 集成學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 113
9.2 袋裝法 114
9.3 隨機(jī)森林 115
9.4 提升法 116
9.5 集成學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn) 117
9.6 程序 118

第10章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 121
10.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 121
10.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 121
10.3 模型訓(xùn)練 126
10.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化 129
10.5 常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 130
10.6 程序 131

第11章 監(jiān)督學(xué)習(xí)小結(jié) 139
11.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法回顧 139
11.2 復(fù)雜模型的可解釋性 140
11.3 程序 143

第4部分 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
第12章 主成分分析 149
12.1 案例:投資策略 149
12.2 主成分分析方法 149
12.3 知識(shí)拓展:偏最小二乘回歸 153
12.4 程序 154

第13章 聚類分析 160
13.1 案例:貸款違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 160
13.2 聚類分析方法 161
13.3 程序 165

第14章 缺失數(shù)據(jù)及其處理 168
14.1 缺失數(shù)據(jù)問(wèn)題簡(jiǎn)介 168
14.2 缺失數(shù)據(jù)問(wèn)題的處理方法 169
14.3 程序 172

第5部分 大數(shù)據(jù)與另類數(shù)據(jù)
第15章 基礎(chǔ)文本分析 177
15.1 文本分析簡(jiǎn)介 177
15.2 詞袋模型 178
15.3 文本相似度 183
15.4 詞嵌入 184
15.5 知識(shí)拓展:數(shù)據(jù)獲取 186
15.6 程序 187

第16章 大語(yǔ)言模型 190
16.1 大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)介 190
16.2 大語(yǔ)言模型的技術(shù)背景 191
16.3 大語(yǔ)言模型在金融中的應(yīng)用 194
16.4 國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型 197
16.5 程序 199

第17章 其他另類數(shù)據(jù)的處理 203
17.1 其他另類數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 203
17.2 圖像數(shù)據(jù)及其處理 204
17.3 聲音信息及其處理 207
17.4 知識(shí)拓展:用圖片來(lái)預(yù)測(cè)股票收益率 207
17.5 程序 208

第18章 大數(shù)據(jù)的處理與學(xué)習(xí) 212
18.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 212
18.2 大數(shù)據(jù)的處理 213
18.3 大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí) 215
18.4 程序 216

第6部分 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與經(jīng)濟(jì)金融研究
第19章 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在金融中的應(yīng)用 223
19.1 股票收益率橫截面預(yù)測(cè)實(shí)證 224
19.2 工具變量主成分分析方法 232
19.3 大數(shù)據(jù)下的有效定價(jià)因子識(shí)別 238
19.4 采用自糾偏機(jī)器學(xué)習(xí)方法識(shí)別有效定價(jià)因子 247
19.5 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在應(yīng)用于金融領(lǐng)域時(shí)存在的問(wèn)題 253

參考文獻(xiàn) 254