前言

多年來，傳統(tǒng)的金融模型與實際場景中的金融市場數(shù)據(jù)多有偏離，這一方面促進了傳統(tǒng)金融模型的研究與發(fā)展，另一方面也推動了各種新理論、新工具在金融領域中的應用。在金融與科技融合的過程中，作為新一代人工智能的代表，深度學習是其中最引人注目的工具，它使用“全量數(shù)據(jù)”來理解金融問題，在強擬合、高階特征抽取、泛化能力等方面都有突出優(yōu)勢，已成為金融業(yè)關注的焦點。

金融科技作為新的交叉學科，涉及繁雜的知識和多變的工具，有一定的進入門檻。筆者在與同行和學生交流的過程中，發(fā)現(xiàn)初學者常常不知從何處入手，于是萌發(fā)了編寫本書的念頭。本書不同于理論專著，而是一本入門性質(zhì)的引導性書籍。它的目的不是探討和研究金融中的深度學習理論，而是以應用為導向，介紹金融中典型的人工智能應用，特別是深度學習的應用，貼合實際的金融應用場景。你可以直接按照書中的介紹進行操作，感受使用深度學習解決金融問題的樂趣。

在此導向下，編者在寫作過程中，盡量兼顧內(nèi)容的基礎性、實用性及典型性?；A性是指，本書闡述了金融的基本內(nèi)涵和邏輯，介紹了與金融和深度學習有關的基礎知識，方便初學者和有志于投身金融行業(yè)的開發(fā)人員快速了解；同時，本書結(jié)合金融業(yè)的場景，提供了許多具體的、可操作的平臺搭建和代碼編寫范例，這可以幫助金融從業(yè)人員更好地理解金融與深度學習的結(jié)合，并能更快地實現(xiàn)相關代碼的編寫；最后，本書在選取案例時，一方面盡量涵蓋金融業(yè)務中的諸多細分行業(yè)和場景，另一方面也注重案例在行業(yè)應用中的重要性和典型性，你在結(jié)合自己的背景進行思考和判斷后，可以舉一反三，形成交叉鏈接。

本書基于筆者正在進行的“金融科技”的相關研究，該研究獲得了以下資助：中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金、第五批中央財經(jīng)大學科研創(chuàng)新團隊支持計劃、教育部人文社會科學重點研究基地重大項目（編號：16JJD790060）。

在本書的寫作過程中，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學在職研究生王芳芳對文字和代碼進行了細致的編輯整理，鄒玉巖以及筆者的學生孫輝和宋佰秩協(xié)助完成了部分校對工作以及書中的部分圖表，在此一并對他們表示感謝。