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隨著金融科技時代的到來，Python在金融領域的影響力已經有目共睹。掌握Python在金融實務中的應用，已經成為金融科技達人們必備的技能之一。本書作為《基於Python的金融分析與風險管理》一書的配套案例集，整合了源于現實金融市場和日常實務工作的88個原創案例，涉及308項編程任務，包括超過6000行的Python代碼。本書囊括了豐富多樣的金融場景，涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、遠期、股指期貨、外匯期貨、國債期貨、股票期權、商品期權等金融產品，還涉及商業銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信託公司、資產管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各類型的金融機構，既介紹了包括我國在內的新興市場，又介紹了歐美成熟的金融市場，囊括金融實務中可能涉及Python編程的各種場景。本書著眼於一系列從業者可能涉及的金融實務案例，並結合Python編程給出了高效的解決方案。通過閱讀本書，讀者能夠全方位地瞭解金融市場的運作，深刻洞察各類職務背後的工作技巧。

《金融大數據處理（中級）》依據《金融大數據處理職業技能等級標準（中級）》編寫，以金融行業對大數據的應用為背景，以大數據處理流程為主線，分為數據采集與清洗、數據庫搭建與存儲、數據分析與挖掘三大模塊，用真實的案例展現金融大數據處理流程、技術與相關知識。通過本書的學習，使得讀者對大數據處理技術在金融行業的應用具有深入的瞭解，為將來從事金融科技相關數據採編、數據諮詢、數據分析等崗位打好堅實的基礎。

《Python金融數據分析與數字化營銷》的作者通過個人學習Python的親身經歷，總結出一個高效率的Python學習方法與途徑，來幫助零基礎的非專業程序員利用Python來進行數據處理和分析以及展開數字化營銷。《Python金融數據分析與數字化營銷》共7章，第1章介紹基礎知識，第2章介紹如何寫腳本，第3章重點介紹Pandas數據分析，第4章介紹Python數據抓取，第5章介紹數據可視化，第6章和第7章分別介紹如何運用Python來進行金融數據分析和數字化營銷。 《Python金融數據分析與數字化營銷》重點突出，詳略得當，適合零基礎的讀者快速運用Python來進行數據分析與決策。

全書共分7個模塊，包括網上支付與結算概述、網上支付的安全使用、網上支付工具、網上銀行、第三方支付、其他支付結算方式與系統、網上金融等內容。每個模塊由子單元構成，子單元設置“情境導入”，使學生瞭解子單元產生的實際背景、相關知識與技能的實際應用，從而提高學生的學習興趣。同時，全書注重學習引導，每個模塊都針對其自身內容提出了“應知目標”“應會目標”以及項目實戰訓練，使模塊內容有一個統一的主題；在每個單元完成後設置了“單元小結”“課堂訓練與測評”“知識拓展”，以加深學生對課堂內容的理解，鞏固所學的知識與技能。

近年來，互聯網金融的快速發展在給人們帶來便利的同時，也潛移默化地改變著人們的生活方式，並對傳統金融行業和金融理論提出了前所未有的挑戰。隨著網絡技術、信息技術、大數據技術的進步，金融與互聯網必將高度融合，互聯網金融的趨勢不可逆轉，互聯網金融就是未來的金融，已經成為社會共識。然而，什麼是互聯網金融？它的發展規律是什麼？它有哪些模式？它會給傳統金融業帶來哪些影響？又會產生哪些風險？我們應該如何監管？這些問題都還沒有現成的答案，並存在很多爭議，但這些問題又不可回避且亟待解答。這也是編寫本書的主要原因。 本書以互聯網金融發展為線索，以互聯網金融模式分析為對象，全面梳理了互聯網金融產生、發展、模式、風險及監管等內容，基本涵蓋了當前互聯網金融的主要業態。再版內容增加了“互聯網鏈金融”“大數據征信”等內容，同時對全書的內容和案例進行了修改和更新。全書共分11章，對互聯網金融、電子貨幣、新型虛擬貨幣、電子支付、網絡銀行、眾籌融資、網絡保險、互聯網金融的風險與監管等進行了詳盡的闡述。 本書每章均設置“內容提要”“本章小結”“案例分析”“問題與思考”，儘量做到理論與實踐相結合，提高教材的可讀性，以滿足不同類型讀者的需求。因此，本書不僅適合高等學校金融專業及其他經濟管理類專業本科生、研究生教學使用，也可作為相關專業的業界培訓教材，還可供從事互聯網金融工作的人員和對互聯網金融感興趣的讀者閱讀。

這是一本集合了眾多案例的培訓教材，主要針對銀行的理財經理、保險專員。為他們在工作中遇到客戶的個案，提供解決辦法。可以讓接受培訓的專員們現學現用，即刻轉化為FYC（即行銷人員銷售的保單於第一保單年度可直接計提的傭金；包括個險長險主險、附加險和短期險的首年傭金或手續費）。

本書立足中國實際，主要根據新《企業會計準則》及《企業會計準則一一應用指南》，對金融企業會計實務進行由淺入深、通俗易懂、系統的闡述，並提供了大量例題、思考題和練習題，有助於學習者輕鬆地學習和理解新企業會計準則。本書結合各金融機構**新行業管理辦法和會計核算方法，對商業銀行、證券公司、保險公司等金融企業分別進行系統講述，適應財經實踐和財經教學的需要，幫助學生儘快掌握學習金融企業會計核算的正確方法。

本書共分為7章。第1章：破題。從組織、財務、機制、技術、數據5個視角出發，全面探索銀行數字化轉型的本質特徵、深層內涵、內在邏輯、實現路徑和評價體系。這是所有銀行進行數字化轉型前必須瞭解的知識，也是本書的總綱。第2～6章：解題。以體系化、標準化、模型化、智能化、全景化為坐標，詳細剖析了銀行業務與組織、財務、機制、技術、數據進行融合的方法和路徑，並通過圖表、公式、實例等多種方式進行輔助說明。這部分是本書重點，也是一套完整的銀行數字化轉型解決方案，很多內容讀者稍加改進就可以套用到自己的工作中。第7章：點題。運用銀行數字化轉型“五化”理論體系和操作工具，對工商銀行、建設銀行、招商銀行、平安銀行數字化轉型案例進行深度分析，進一步厘清先進銀行數字化轉型“實戰打法”和“行軍路線”，指導讀者落地本書提出的“五化”方法論。

本書在對金融企業會計的基本理論和基本核算方法進行分析的基礎上，分三部分對金融企業會計的核算進行了具體分析：第一部分是商業銀行基本業務核算；第二部分是非銀行金融機構基本業務核算；第三部分是財務報告和財務分析以及績效評價。本次修訂基於最新會計準則的變化對內容進行了修改和補充。

本書主要介紹電子商務相關的跨境支付知識。隨著全球數字經濟的發展和中國外貿出口額的穩步增長，中國跨境電商的蓬勃興起帶來了跨境支付的強勁需求。本書在基礎知識層面，對銀行業與非銀行業支付情況進行了基本介紹，對跨境支付的發展歷程、行業許可、各類應用場景以及支付模式展開了詳盡的辨析和歸納。在具體支付工具層面，著重對比介紹了全球範圍內各大知名電商平臺上各國常用的跨境支付工具，而這些對於跨境電商的從業者和關注者而言將極富參考價值。本書在最後部分從支付延伸出去，分別對供應鏈金融和企業外匯業務有一定程度的介紹。本書理論與實踐緊密結合，採用活頁式結構，配備單獨練習冊便於在教學中開展實訓活動，適合各職業院校、普通高校師生以及跨境電子商務從業者自學或教學使用。

本書的核心在於解決金融資產的估值問題。全書共10章。首先, 明確定義了金融資產的概念及估值框架, 完成了對債券、股票、遠期/期貨的定價實現。然後, 結合遞歸可計算思維模式, 通過價格模型的可構造性及價格形成過程的可加性, 對期權定價理論、定價模型、定價過程進行了有效分析, 讓讀者在理解現代金融(學)理論的同時, 結合計算(機)平臺, 進行估值過程的可計算性和結果的可視性的學習實踐。 本書可作為金融工程專業的本科生教材, 也可用作金融量化分析職業培訓人員及金融工程專業研究生的參考用書。同時, 對於金融愛好者和從業人員, 本書也可作為創建金融邏輯的參考讀物。

本書是*1 X職業技能等級證書“金融數據建模應用(高級)”的配套教材。全書依據金融數據建模應用職業技能等級標準，面向金融數據建模相關崗位需求，強化學生的業務實操能力和職業判斷能力。全書從金融基礎業務應用、金融數據分析、金融數據庫、金融數據挖掘與算法實現、金融數據模型設計與調優、數據可視化、金融數據建模項目管理7個方面，培養學生在金融與科技融合的專業崗位上金融數據建模應用能力。 本書可作為1 X職業技能等級證書“金融數據建模應用(高級)”培訓的教材，也可作為應用型本科院校、中高等職業院校軟件工程、計算機科學與技術、信息管理與信息系統、信息與計算科學、物聯網工程、金融貿易等相關專業的教材，還可作為金融數據建模應用從業人員的培訓用書。

人工智能技術是金融體系進化的動力之一，但要用好這一技術，還需要理解金融體系本身的邏輯。在金融行業智能化轉型的過程中我們要解決的問題很多、很雜，但是在金融領域已經形成一套完整的運行規則。如果不能深刻理解問題、痛點在哪兒，金融機構在轉型的過程中很容易陷入僵局。在本書中，作者基於“客戶―資管―風控”框架，梳理了金融領域中涉及的多種業務場景，探討其智能化方向。關注要解決的核心業務問題，從核心業務問題中抽象出其技術需求，解釋具體業務落地時可能存在的差異性。本書幫助金融科技的從業者，在思考金融行業智能化轉型時有更清晰的思維框架，不至於陷入謀一域而難謀全域的困境。

本書根據國內最新會計準則、應用指南、解釋公告及最新的財會、稅收及金融政策編寫而成,主要闡述了金融企業會計的基本理論和基本核算方法,商業銀行、證券公司及保險公司主要交易和事項的核算。本書對商業銀行的存款業務，貸款與貼現業務，系統內往來業務，金融機構往來業務，中國現代化支付系統的核算，支付結算業務，外匯業務，所有者權益的核算，收入、費用和利潤的核算，財務報表的編制等進行了全面系統的介紹，對證券公司的證券經紀業務、證券自營業務、證券承銷業務、其他證券業務以及保險公司的非壽險原保險業務、壽險原保險業務和再保險業務進行了具體詳盡的介紹，使讀者能夠全面系統地掌握銀行、證券、保險等金融企業會計核算流程和業務處理方法，並能運用會計數據資料分析金融企業的經營狀況。

特色1. 數據處理和數據分析並重。針對金融大數據結構複雜、數據源和格式變換大的特點，充分講述SAS軟件DATA步強大的數據處理功能，強化金融數據處理內容。2. 將SAS數據分析能力強和R和Python靈巧和業界流行的特點相結合，建立融合SAS和R及Python的數據處理和分析教材構架，進行教學大綱、授課教案到教材、案例集和習題集等課程要件建設。3. 以《金融計量經濟學》為知識依托，以海通證券金融工程部、天風證券金融工程部、等有名券商量化金融策略為具體案例內容，以權益（股票）市場和債券（固定收益）市場為主要應用領域，以日數據（daily data）為主、高頻日內數據（intraday data）為輔，建立從數據搜集到數據清理、從投資組合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教學案例。創新點1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統）得到了廣泛應用。已出版的教材多以操作和數據處理編程為主，針對金融數據處理和分析的書籍並不多見，尤其講解金融數據分析的SAS過程步（Proc step）的教材難以見到。本教材擬對分析金融時間序列的SAS過程進行詳細和全面的介紹，充分揭示SAS在處理和分析金融時間序列數據上的優勢，填補國內教材空白。2.SAS Viya平臺介紹和R、Python的軟件融合。SAS Viya 2016年推出以來，得到了很快的發展，出現了基於SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也採用了SAS Viya構建自己的數據分析平臺。但國內介紹SAS Viya的書很少，沒有發現介紹利用SAS Viya中的ACTION進行金融數據分析的書籍。對SAS Viya的介紹以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等進行金融數據處理和分析的內容，是本教材的創新之處。

本書介紹了Python在金融數據分析中常用的基礎工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同時給出了40多個金融數據分析的經典案例，包括股票市場數據分析、債券市場數據分析、衍生品市場數據分析、投資組合案例分析、金融模型模擬、機器學習股價預測、期權定價綜合應用場景案例、層次風險平價方法應用場景案例以及深度學習在金融市場中的應用場景案例等。

眾籌，是指初創企業利用互聯網作為融資中介，通過發佈創意項目以吸引廣大網民參與投資的融資活動。眾籌的模式多種多樣，包括獎勵模式、捐贈模式、股權模式、債權模式等，它們都有一個共同特點，即融資項目發起者採用團購+預購的形式，向網友募集項目資金。眾籌市場發展迅速且前景廣闊，目前中國的眾籌行業已進入平穩快速發展期。據不完全統計，截至2018年6月底，我國處於運營狀態的眾籌平臺共有251家。其中，在全國眾籌平臺成功項目籌資金額的地區分佈方面，北京地區位居榜首，2018年6月已籌資金額達到10.31億元；其次是浙江，已籌資金額達4.05億元。伴隨著眾籌活動的興起以及眾籌融資模式的推廣，眾多失敗的眾籌案例也日漸增多。因此，如何對眾籌進行合理的管理，從而提高眾籌成功率便成為學術界的一個研究熱點問題。

隨著信息技術的迅猛發展，國內銀行業面臨的經營環境正發生著更深層次的變革。國際互聯網應急中心檢測顯示，自2015年以來信息安全事件頻發，特別是針對銀行、證券、基金等金融行業企業的APT攻擊頻繁發生，銀行業重要信息系統面臨越來越嚴重的APT攻擊威脅。本書的三個特色：一是從攻防兩個角度討論安全。本書一方面從金融業系統攻擊的角度入手，探討金融業所面臨的攻擊手段、攻擊步驟和攻擊思路；另一方面從防禦體系與手段的角度入手，探討金融業如何系統全面地建設安全防禦體系。二是力求系統性探討安全。本書系統性地對金融業攻擊手段和安全防禦體系做了梳理，輔助金融業安全領導者在解決實際安全問題中做系統性決策。三是以銀行業真實案例探討安全。本書的所有案例來源於真實案件，再現金融業的安全生態，並力求運用與實踐，啟迪金融安全業者的智慧，以實現金融安全防禦手段的不斷創新。