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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:林�琬

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:14.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787218041773

丛书系列:

图书标签:

• 生活感悟
• 幸福
• 随性
• 治愈
• 心灵成长
• 慢生活
• 人生态度
• 积极向上
• 自我提升
• 简单生活

好的，这是一本关于深度学习在金融风控领域应用的专业著作的简介： --- 《深度学习驱动的金融风险量化与智能决策》 作者： [此处可填写虚拟作者名，例如：陈宇 博士, 王晓明 教授] 出版社： [此处可填写虚拟出版社名，例如：金融科技前沿出版社] ISBN： [此处可填写虚拟ISBN号，例如：978-7-5678-1234-5] 图书简介：驾驭数据洪流，重塑金融安全边界 在当前全球金融市场日益复杂化、高频化和互联互通的背景下，传统的风险管理模型正面临前所未有的挑战。巴塞尔协议的不断迭代、新兴金融工具的涌现以及“黑天鹅”事件的不可预测性，要求金融机构必须向更精细、更具前瞻性和自适应性的风险量化方法转型。 本书《深度学习驱动的金融风险量化与智能决策》，并非一本探讨个人生活哲学或休闲哲学的书籍，而是一部深刻聚焦于应用数学、计算机科学与现代金融工程交叉领域的硬核技术专著。它旨在为量化分析师、风险管理专家、金融科技工程师以及高等院校相关专业的师生，提供一套从理论基础到实战部署的，基于深度学习技术的全面解决方案。 本书核心内容聚焦于如何利用深度神经网络（DNNs）的强大特征提取和非线性拟合能力，解决传统统计模型（如逻辑回归、计量经济学模型）在处理高维、非结构化和时间序列数据时存在的局限性。 --- 第一部分：理论基石与模型选型（Foundation and Model Selection） 本部分深入剖析了金融风险管理的现代框架，并为深度学习的应用奠定坚实的数学基础。 第一章：现代金融风险概览与挑战 详述了信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的最新监管要求（如IFRS 9/CECL、CCAR压力测试）。重点分析了传统计量方法的“维度诅咒”问题和对平稳性假设的过度依赖，为引入深度学习提供了清晰的动因。 第二章：深度学习在时间序列分析中的数学原理 本章是技术核心的铺垫。它细致讲解了深度学习模型（如多层感知机MLP、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU）的数学结构、反向传播机制（Backpropagation）的金融数据优化、激活函数的选择（ReLU, Leaky ReLU, Swish）及其对梯度消失/爆炸问题的缓解作用。特别强调了时间序列的序列依赖性如何映射到RNN/LSTM的隐藏状态空间。 第三章：特征工程的范式转移：从统计指标到自动表征学习 传统风险建模高度依赖人工选择的财务比率或宏观经济指标。本章论述了深度学习如何通过自编码器（Autoencoders, AE）和变分自编码器（VAE）进行特征降维与有效表征学习（Representation Learning）。内容包括：如何利用CNN处理高频交易数据中的“图像化”时间序列切片，以及如何利用Transformer架构捕捉远距离时间依赖关系，实现特征的“自动化挖掘”。 --- 第二部分：核心应用场景与模型构建（Core Applications and Model Construction） 本部分将理论知识应用于金融风控的几大关键领域，展示具体的算法实现。 第四章：基于深度学习的智能信用评分与违约预测 详细介绍了如何构建混合深度模型（Hybrid Models）来预测个体或企业的违约概率（PD）。内容涵盖： 1. 集成学习与DNN结合： 采用XGBoost/LightGBM生成基础特征，再用DNN进行高阶交互学习。 2. 生存分析与深度学习： 引入深度生存模型（DeepSurv）处理时间至事件（Time-to-Event）数据，克服传统生存分析模型对风险比例假设的依赖。 3. 可解释性（XAI）的应用： 使用SHAP和LIME等工具对复杂的深度模型决策进行事后归因，以满足监管对模型透明度的要求。 第五章：市场风险的极值建模与压力测试 本书不再满足于历史VaR（Value at Risk）的计算，而是转向更具鲁棒性的预测。重点阐述了如何利用生成对抗网络（GANs）模拟极端市场条件下的资产价格路径。 条件生成对抗网络（CGAN）用于生成符合特定宏观经济情景（如利率骤升、地缘政治冲击）下的合成数据，以进行更严苛的压力测试模拟。 深度量化风险价值（Deep CVaR）的构建，超越了对均值的关注，直接优化尾部风险指标。 第六章：操作风险与欺诈检测的序列识别 操作风险通常涉及非结构化数据（如日志文件、邮件文本、交易行为链）。 自然语言处理（NLP）技术在操作风险事件分类中的应用：使用BERT/RoBERTa等预训练模型对事件描述进行语义理解和风险等级评估。 图神经网络（GNNs）在反洗钱（AML）与交易欺诈网络识别中的应用：将账户和交易构建为图结构，利用GCN/GAT识别潜在的团伙欺诈模式，该技术远超传统的基于规则的系统。 --- 第三部分：模型部署、优化与前沿展望（Deployment, Optimization, and Future Trends） 风险模型必须在实时、高并发的生产环境中稳定运行。 第七章：模型鲁棒性、对抗性攻击与模型监控 深度学习模型对输入数据的微小扰动非常敏感。本章专注于防御策略： 1. 对抗性训练（Adversarial Training）：如何通过引入对抗样本来增强模型的识别能力，防止恶意干扰。 2. 模型漂移（Model Drift）检测：使用统计过程控制（SPC）结合深度特征空间距离（如Wasserstein Distance）来实时监控生产模型性能是否下降。 第八章：联邦学习与数据隐私保护下的风险协同 在数据孤岛现象严重的金融行业，联邦学习（Federated Learning, FL）成为跨机构风险模型训练的关键。本书探讨了如何在不共享原始敏感数据的前提下，利用FL框架训练更具泛化能力的全局风险模型，并探讨了差分隐私（Differential Privacy）技术在梯度聚合中的应用。 第九章：面向未来的金融风险：因果推断与强化学习 展望了风险量化的下一代技术。 因果推断（Causal Inference）：如何利用深度学习技术（如Causal-VAE）从观测数据中分离出“干预效应”，以更准确地评估监管政策或业务决策的实际影响。 基于强化学习（RL）的动态资产负债表管理：将风险资本配置视为一个序列决策过程，使用Actor-Critic或PPO算法，训练智能体在不确定环境中动态优化资本缓冲和风险敞口。 --- 本书的独特价值 《深度学习驱动的金融风险量化与智能决策》的价值在于其高度的实践性与前瞻性。它不仅停留在模型介绍层面，更深入探讨了：如何将复杂的深度网络转化为监管机构可接受、业务部门可理解的生产级系统。书中包含了大量伪代码示例（基于Python/PyTorch/TensorFlow），详细说明了数据预处理、模型训练的超参数调优策略，以及在实际金融数据集（如公开的Fannie Mae贷款数据、股票市场数据）上的性能对比和案例分析。 本书是金融机构风险管理部门实现数字化转型、迈向AI驱动的“智能风控”时代的必备参考手册。它致力于帮助读者构建出比传统方法更准确、更及时、更能抵抗非线性冲击的风险预测与管理引擎。 目标读者： 金融机构风险管理高管、量化交易员、数据科学家、金融工程博士研究生、以及所有对前沿金融科技感兴趣的专业人士。 --- (注：本书内容聚焦于复杂的定量金融工程与人工智能技术的深度融合，与个人生活哲学或追求随性生活的理念完全无关。)

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**评价四：** 我很少读到一本如此“不着急”的书。它的叙事节奏慢得让人有些意外，但正是这种慢，构建了一种独特的阅读沉浸感。书中大量的留白，或者说“未言明之处”，是它最妙的地方。作者似乎故意留出空间，让读者将自己真实的生活片段投射进去，从而实现真正意义上的共情。特别是关于“选择的重负”那一章节，它没有给出任何关于如何做决定的建议，而是细致描绘了选择本身带来的那种微妙的失落感——每做出一个选择，就意味着放弃了无数其他的可能性。这种对“可能性”的尊重和审视，让这本书的深度远超一般的心灵鸡汤。它教你如何与自己的“不确定性”和解，而不是急于去消除它。读完后，我感觉自己对外界的喧嚣多了一层钝感，学会了欣赏那些“恰到好处的不足”。这本书适合在深夜，泡上一杯浓茶，慢慢品味，才能体会到它那如陈年老酒般的醇厚。

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**评价五：** 这本书最让我感到惊喜的是它对“物质与精神”关系的全新诠释。它并非鼓吹彻底的清贫或禁欲，而是提倡一种“恰到好处的拥有”。作者对物品的选取标准非常个人化，不以价格或稀有度衡量，而是以“情感的承载力”为准绳。我记得其中一段描述了作者如何珍视一件看似普通却陪伴了多年的工具，那种连接感是任何新购入的昂贵替代品都无法比拟的。这让我想起自己那些被遗忘在角落里的老物件，突然间觉得它们都有了灵魂。它引导读者进行一场内心的“断舍离”，但重点不是“舍”，而是“认识自己真正珍视的是什么”。全书的基调是温暖且富有同理心的，它理解现代人对物质的依恋，却温和地指引我们看向更深层次的需求。这本书的价值不在于它教了什么，而在于它如何不动声色地重塑了你对“富足”这个概念的理解。

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**评价二：** 不得不说，这本书的文字功底令人惊叹，但吸引我的更多是它那种近乎叛逆的“反功利主义”精神。在这个一切都被量化、被KPI驱动的时代，作者却勇敢地倡导一种对效率的彻底放手。我尤其欣赏其中关于“延迟满足”的反思——它不是提倡享乐主义，而是质疑我们是否把所有快乐都预支给了遥远的未来。书中的几段关于“浪费时间”的论述，简直像一剂清醒剂。它描述了那种心甘情愿地在阳光下发呆，任由时间流逝而不感到一丝愧疚的状态，这在以往的阅读体验中是极其罕见的。它不提供任何具体的行动指南，却能潜移默化地改变你的思维框架，让你开始质疑那些约定俗成的“成功标准”。读完后，我发现自己对待拖延症的态度都软化了许多，不再视其为洪水猛兽，而更像是一种身体对过度劳累的温柔抗议。这本书就像一剂心灵的镇静剂，让我在高速运转的社会中找到了一个可以暂时停靠的港湾。

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**评价一：** 这本书的开篇就带着一种让人无法抗拒的松弛感，仿佛作者是一位经验丰富的生活哲学家，轻描淡写间就点破了现代人追逐“完美生活”的徒劳。我特别喜欢它叙述故事的方式，不是那种强行灌输人生哲理的腔调，而是像老友在咖啡馆里闲聊，聊到兴起时，不经意间抛出一个让你茅塞顿开的金句。书中对日常琐事的描绘极其细腻，比如清晨第一缕阳光洒在旧木地板上的纹理，或者雨后泥土特有的湿润气味，这些微小的感官体验被捕捉得活灵活现。它不是在教你“应该”怎么生活，而是在提醒你“可以”如何去感受生活本身。读完它，我竟然有种强烈的冲动，想把家里那些积灰的“目标清单”都收起来，转而去研究一下窗台上那盆植物的生长状态。那种由内而外散发出的安宁，比任何宏大的叙事都来得真实和持久，它让我开始重新审视那些被我忽略的“无用之美”。

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**评价三：** 这本书的结构是松散但充满韵味的，它更像是一部主题散文集，而不是一本传统意义上的励志读物。最吸引我眼球的是它对于“不完美”的执着赞美。作者似乎有一种魔力，能从那些别人眼中充满瑕疵的物件或事件中，提炼出最纯粹的美感。比如书中关于一件旧家具上划痕的描述，那段文字读起来简直像是在品鉴一幅历史画卷，每一道痕迹都承载着故事和岁月，而非需要被修复的缺陷。这颠覆了我长期以来对“整理”和“优化”的认知。我开始欣赏自己生活中的那些“错位”和“偏差”，它们让生活变得独一无二。此外，作者的幽默感把握得恰到好处，它不是那种夸张的插科打诨，而是藏在深思熟虑的句子背后的那种带着一丝狡黠的自嘲，让人在会心一笑中领悟到深刻的道理。这本书的阅读体验非常流畅，文字节奏感极佳，读起来毫不费力，却回味无穷。

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