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內容簡介： 机器学习与大模型技术凭借其在技术数据处理与分析上的优势，成为优化投资策略、推动保险资管行业转型升级的重要支撑，本书介绍了业内外机构在机器学习与大模型技术方面的研究成果，涵盖了技术的基本原理和应用的实践经验。本书共分六大专题，各专题主要内容如下：专题一 机器学习在违约前风险企业信用利差分析及风险预警中的应用研究，详细介绍了机器学习算法在信用风险预警模型上的应用，包括模型的构建、因子体系、评估验证的具体细节以及实际操作中模型训练与算法比较相关内容。专题二 基于图挖掘技术的区域城投风险预警研究，展示了机器学习算法在金融风险预警和城投债务问题上的应用，介绍了图分析技术模型原理与工作机制、模型的构建及训练过程、结果解析等相关内容。专题三 机器学习在FOF基金投研数字化领域的应用研究，运用机器学习算法开展基金绩效评估、行业配置、行业测算、组合管理等方面研究，介绍了有关模型设计细节与实证研究相关内容。专题四 神经网络在保险资金量化投资中的应用研究，介绍了机器学习算法的外延与内涵、神经网络算法在量化选股中的应用以及神经网络应用于保险资金量化投资的具体问题和未来展望相关内容。专题五 基于混频数据及共享信息挖掘的深度学习模型在量化中的应用，介绍了深度学习模型在股票市场、量化市场和共享信息方面应用的具体细节以及模型改进、实证结果等相关内容。专题六 大规模预训练模型在量化投资中的应用，介绍了自然语言处理及大语言模型概况、大模型在量化投资中的应用以及实证结果等有关内容。本书理论联系实践，可以为保险资管行业的从业者提供宝贵的理论参考与实践指导。 關於作者： 中国保险资产管理业协会（以下简称“协会”，英文名称为：Insurance Asset Management Association of China，缩写为IAMAC）成立于2014年9月，是经中华人民共和国国务院同意，中国保险监督管理委员会（以下简称“中国保监会”）和中华人民共和国民政部（以下简称“民政部”）批准成立的全国性保险资产管理行业自律组织。协会接受业务主管单位中国保监会和社团登记管理机关民政部的指导、监督和管理。

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