金融科技：学习与应用基础 金融专业人所必须具备的「资讯系统自建能力」 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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有别于目前谈「金融科技」的专书，多从科技创新的金融商业服务型态(如网路银行、理财机器人、第三方支付等)的「商业模型观点」，或改变金融服务的资讯技术（如大数据、云端运算、区块链等）的「技术观点」切入。本书选择从「应用领域观点」学习「金融科技」(FinTech)。

　　一方面教导读者由简入繁，从「Excel、VBA、VB到VC#」渐进学习「有效率处理大量财金资料」并「自建资讯系统」的能力；并借此从财金资料中「洞悉」(Insight)资讯价值、建构知识。

　　另一方面，本书以习得的能力，逐一引导读者建构包含「财务计算」、「财富管理」、「金融行销」、「交易策略回测」、「交易策略执行」、「衍生性商品定价与分析」、「风险管理」、「创新商品设计」等不同主题的分析环境与资讯系统。

　　不管读者在金融业中的角色定位，属于「财务计算者」、「理财规划者」、「金融行销者」、「财务分析者」、「金融商品交易者」、「金融商品购买者」、「金融商品设计者」、「风险管理者」、「交易策略设计者」，皆能受益。

　　若读者在学界担任「金融科技」相关课程的教学工作，本书可以做为帮助学生建立金融科技「执行能力」的教科书；不仅让学生知道金融科技「是甚么? 有何影响?」，更能知道「如何做?」；如此才能在金融科技价值链中找到定位，而不至于被淘汰。

　　若读者在学界或实务界担任财金分析研究工作，本书得以帮助读者建构实作能力，解决研究过程资料取得与分析的瓶颈。

　　本书整合过去作者在「金融资讯」、「程式交易」、「理财规划」等着作的精要于一书，希冀带领读者建立后续学习金融科技的实作基础。

《金融科技：学习与应用基础》图书简介（不含“资讯系统自建能力”部分） 本书旨在为金融专业人士提供全面、深入的金融科技（FinTech）基础知识、核心技术理解及其在现代金融业中的实际应用路径。我们聚焦于宏观趋势、关键技术原理、监管框架以及新兴业务模式，帮助读者构建坚实的金融科技素养，以适应数字化转型的浪潮。 --- 第一部分：金融科技的宏观格局与演进脉络 本部分致力于勾勒出金融科技的完整生态图景，探究其产生的时代背景、历史发展轨迹以及对全球金融体系产生的颠覆性影响。 第一章：金融科技的定义、范围与历史沿革 界定金融科技的内涵与外延： 明确区分传统金融与金融科技的边界，界定“金融科技”一词在不同语境下的含义。涵盖支付、信贷、投资、保险、监管等各个维度的数字化渗透。 金融科技的代际划分： 梳理金融科技从早期（如电子数据交换EDI、ATM普及）到中期（互联网金融、第三方支付兴起）再到当前（AI、区块链、云计算驱动的深度融合）的演进历程。 驱动因素分析： 深入剖析促使金融科技爆发式增长的内在动力，包括技术成熟度（摩尔定律的持续效应）、用户行为变迁（移动优先理念）、监管环境的适度放开，以及传统金融机构的效率瓶颈。 第二章：金融科技对传统金融业的冲击与重塑 价值链的解构与重组： 分析金融业务流程（获客、风控、运营、结算）如何被技术解构，并被新型科技公司以更精简、更低成本的方式重组。 商业模式的创新： 探讨去中介化、平台化、订阅制等新型金融商业模式的出现，以及它们如何挑战银行、证券和保险业的传统利润来源。 监管套利与合规挑战： 审视金融科技创新在早期发展中可能出现的监管真空地带，以及监管机构为应对创新速度而采取的“沙盒”机制、穿透式监管等新思路。 --- 第二部分：支撑金融科技的核心技术原理与应用 本部分是本书的技术基石，详细阐述驱动金融科技变革的五大核心技术（不涉及系统开发和编程实现），重点在于理解其工作机制、潜在风险和金融适用性。 第三章：云计算（Cloud Computing）在金融领域的应用 基础概念解析： 解释IaaS、PaaS、SaaS的定义，以及混合云、私有云在金融数据安全和合规要求下的部署策略。 弹性与成本效益： 分析云计算如何为金融机构提供按需扩展的算力，显著降低固定资产投入（CapEx）和提高资源利用率。 金融场景实践： 探讨利用云服务进行大数据分析平台搭建、灾备中心建设以及敏捷开发环境的支持。 第四章：大数据（Big Data）与数据分析在金融中的作用 大数据特征与采集： 深入理解“4V”（Volume, Velocity, Variety, Veracity）对金融数据的意义。探讨结构化、半结构化及非结构化数据（如社交媒体、传感器数据）的采集与预处理。 风控模型的革新： 重点讲解如何利用海量数据构建比传统FICO模型更精细的信用评分、欺诈检测模型。分析机器学习在预测模型优化中的作用。 客户洞察与个性化服务： 阐述数据驱动的客户生命周期管理（CLV）、精准营销和产品推荐系统的设计逻辑。 第五章：人工智能（AI）与机器学习在金融前沿 AI技术栈概述： 区分深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）在金融领域的具体应用。 自动化与效率提升： 详细介绍智能客服（Chatbots）、流程自动化（RPA）在后端运营中的应用效果。 量化交易与智能投顾： 探讨算法交易策略的演进，以及智能投顾（Robo-Advisors）如何实现低成本、标准化的资产配置服务。 第六章：分布式账本技术（DLT）/区块链的金融渗透 区块链基础架构： 解释去中心化、不可篡改性、共识机制（PoW, PoS等）的工作原理，并区分公有链、联盟链和私有链的适用场景。 智能合约（Smart Contracts）： 深入解析智能合约的编程逻辑、执行环境及其在自动化交易、抵押品管理中的应用潜力，以及其法律效力问题。 跨境支付与贸易金融： 分析区块链技术如何解决SWIFT等传统清算体系面临的效率低下、结算周期长等痛点。 第七章：API经济与开放银行（Open Banking） API作为连接器： 定义应用程序编程接口（API）在金融服务中的角色，理解其如何实现不同系统间安全、标准化的数据交换。 开放银行的监管驱动力： 探讨全球主要经济体推行开放银行政策的目标，以及数据共享对竞争格局的重塑。 金融即服务（FaaS）： 阐述金融机构如何通过API向第三方（如电商、SaaS平台）提供嵌入式金融产品，实现渠道拓展。 --- 第三部分：金融科技的关键应用领域与未来趋势 本部分聚焦于金融科技在具体业务场景中的落地实践，并展望未来十年可能出现的颠覆性技术浪潮。 第八章：支付与货币系统的数字化转型 移动支付生态系统： 分析二维码支付、NFC技术、数字钱包的竞争格局与用户体验差异化。 实时全额结算（RTGS）与即时支付系统（如FedNow/SEPA Instant）： 探讨传统清算基础设施的升级方向。 央行数字货币（CBDC）： 全面分析CBDC的设计哲学（批发型 vs. 零售型）、技术挑战（隐私保护、可扩展性）及其对商业银行体系的影响。 第九章：风险管理与监管科技（RegTech） 合规自动化： 阐述监管科技如何利用AI和大数据技术实现反洗钱（AML）、了解你的客户（KYC）流程的自动化和效率提升。 压力测试与资本充足率计算： 探讨先进分析工具如何支持更复杂的风险模型计算和监管报告的即时提交。 网络安全在新金融环境下的挑战： 重点关注针对API接口、云计算环境和移动端应用的安全威胁及防御策略。 第十章：投资管理与财富科技（WealthTech）的前沿 算法与量化投资策略： 深入分析基于机器学习的因子模型、高频交易策略的逻辑基础（不涉及具体编程实现）。 私募股权和资产代币化： 探讨DLT技术在非流动性资产（如房地产、艺术品）证券化和交易中的潜力，以及其带来的流动性改善。 个性化保险（InsurTech）： 探讨物联网（IoT）数据如何用于动态定价和风险评估，催生按需保险（On-Demand Insurance）的新模式。 结语：面向未来的金融从业者 总结金融科技带来的机遇与挑战，强调跨学科思维、对数据伦理的重视，以及持续学习在新技术浪潮中保持竞争力的重要性。本书提供的知识体系是金融专业人士理解和驾驭数字化未来的必备蓝图。

作者简介

姜林杰祐

　　学历
　　交通大学资讯管理博士

　　现职
　　高雄应用科技大学金融系暨金融资讯所教授

　　经历
　　高雄应用科技大学金融系主任暨金资所所长
　　交通大学资财系、工工所兼任
　　清华大学经济系、计财系兼任
　　台湾大学财金系兼任
　　上海交大高级金融学院高端培训课程讲师
　　台湾期货交易所、中国金融期货交易所程式交易课程讲座
　　期货公会、金融研训院、证券暨期货发展基金会讲师
　　金融研训院菁英讲座

　　专长
　　程式交易、金融资讯系统、金融工程、理财规划

第一篇 观念

•资讯科技在财金领域应用
1.金融管理是透过资讯流管理金流，金融业是资讯服务业】
2.金融业之变革】
3.金融服务业之竞争 — 资讯科技的需求面分析】
4.资讯科技如何提昇金融服务业之竞争力】
5.金融领域专业人士学习资讯工具的理由】
6.资讯技术在金融领域应用的方向 — 『资讯系统』、『资料挖掘』与『资讯方法』】
7.为何财金人必须学会资讯科技能力】
8.『使用者自建系统』(End User Computing；EUC)趋势与重要性】
9.以试算表(Excel)作为使用者自建系统环境的优势】
10.资讯系统之四个层次】
11.资讯能力学习途径】
12.资料在那里有区别】
13.本书金融应用领域的探讨范围】

•金融人为何需要学习资讯科技
1.从程式交易到金融资讯】
2.财金的跨域方向】
3.为何IT对于金融如此重要?】
4.资讯系统就像阳光空气水，有很自然，没有很致命】
5.以资讯科技创造财金理论模型的实务价值】
6.研究与实务落实的瓶颈何在?】
7.财金人才需求与能力落差】
8.教育系统中金融与资讯整合的尝试】
9.进入IT领域的路远比想像中的短】
10.对实务界，学会有效率处理资料能做甚么?】
11.对学术界，学会有效率处理资料有什好处?】
12.资讯方法跨域财金研究】
13.IT行业颠覆金融业】
14.开始付诸行动】

第二篇 技术

•使用Excel作资料与模式分析
1.Excel的基本使用  
2.从财务计算范例学习Excel的使用
3.Excel函数进阶使用
4.财务金融应用相关之Excel函数整理
5.Excel的资料处理功能
6.决策分析过程的软体应用
7.Excel统计分析工具
8.Excel数学规划求解工具
9.Excel目标搜寻方法

•以VBA开始学习程式设计
1.学习程式设计，为何重要?
2.建立资讯能力的学习途径
3.程式设计的基本概念
4.VBA程式编码快速入门 — 撰写并执行三种基本的程式结构
5.学习VBA语言常用指令与语法
6.学习以VBA开发图形使用者介面(GUI)系统
7.VBA程式侦错
8.财金领域VBA应用范例
9.VBA巨集的录写与执行

•类比学习VB与VC#程式设计
1.为何要学VB .NET
2.类比方式学习更多程式语言
3.BASIC语言发展简史
4.Web Service与Visual Studio .NET 整合开发环境(IDE)
5.由VBA学习VB .Net快速入门
6.学习VB.Net常用指令与语法
7.学习以VB.Net开发图形使用者介面(GUI)系统     
8.相较于VBA，VB.Net多了甚么?
9.由VBA学习VC# .Net快速入门
10.学习VC# .Net常用指令与语法』
11.以VC# .Net 开发图形使用者介面(GUI)系统
12.C#与VC++的比较

•财金资料的撷取与应用
1.取得财金资料的重要性
2.如何透过公开网站取得财金历史资料
3.如何透过公开网站取得财金即时资料
4.如何透过证券商的资讯服务取得财金历史与即时资料
5.如何透过资讯商的资讯服务取得财金历史与即时资料
6.『台湾期交所逐笔交易资料加值系统』应用
7.开放资料趋势与商机

第三篇 应用

•『财务计算』方法与应用
1.资产报酬与风险之观念与计算】
2.资金(货币)时间价值之观念】
3.资金(货币)时间价值之计算】
4.『计算商品的内部报酬率』应用】
5.『活化纸本行销文件』应用】

•『财富管理与金融行销』方法与应用
1.财富管理(理财规划)概论
2.以『教育规划』为例说明『分析式行销』的精神
3.理财计画缩影 —『为梦想准备资金』
4.以『资产配置』达成梦想计画的准备
5.全方位理财规划
6.退休规划试算分析以促成销售活动
7.金融科技(FinTech)趋势下，财管人的定位
8.理财规划观念汇整

•『投资策略分析』方法与应用
1.交易方式的演变
2.从主观交易到客观交易
3.程式交易之定义与特性
4.投资分析程序
5.策略回测方法介绍
6.使用『心理线指标』与『均线指标』建构复合交易策略
7.以Excel回测复合交易策略模型绩效
8.以VBA编码作2策略参数组合最佳化分析
9.以VBA编码作多策略参数组合剧本分析
10.以VBA编码回测复合交易策略模型绩效

•『投资策略执行』方法与应用
1.以参数设定与Reflesh方法定频更新取自网站的即时资料
2.以Windows API定频更新取自网站的即时资料
3.以历史资料模拟DDE取价并产生定频K线
4.以DDE取得远端报价并借由OnTime方法产生定频K线
5.以DDE取得远端报价并借由Windows API产生定频K线
6.以DDE取得远端报价、借由Windows API产生定频K线并以OnTime方法定时启动
7.以DDE取得远端报价、借由Windows API产生定频K线并驱动交易策略

•『财务工程与金融创新』方法与应用
1.衍生性金融商品简介
2.期货与远期契约简介
3.选择权定义与特性
4.选择权的评价
5.选择权的交易策略类型
6.选择权的避险操作
7.选择权的组合策略
8.选择权的套利操作
9.不同类别选择权
10.选择权相关资讯应用
11.以Black-Scholes公式评价选择权
12.选择权隐含波动率计算
13.选择权价格影响因素分析
14.以二项式方法评价选择权
15.以蒙地卡罗模拟方法评价选择权
16.选择权发行静态避险
17.选择权发行动态避险
18.选择权交易策略实作
19.财务工程概论
20.CPPI与TIPP保本商品
21.与选择权结合之保本商品分析
22.与选择权结合之高收益票券分析

第四篇 未来
•结论与后续学习建议

评分☆☆☆☆☆

最近几年，金融圈“金融科技”的讨论热度居高不下，大家都在谈论AI、区块链、大数据，但我总觉得，这些话题离我们实际工作还有些距离，尤其是对于如何“实操”的部分，很多书上都只是泛泛而谈。我一直觉得，金融专业人士如果能具备一些“资讯系统自建能力”，那绝对是如虎添翼。想象一下，如果我能自己动手搭建一个简单的数据分析工具，或者一个风险预警的小程序，那对我的工作效率和解决问题的能力，会有多大的提升？这本书的标题，特别是“金融专业人所必须具备的‘资讯系统自建能力’”，简直就像是为我量身定做的一样。我非常期待它能提供一些具体的、可操作的指导，教我如何从零开始，一步步建立自己的资讯系统。我希望书中能够包含一些贴近实际业务场景的案例，让我能够学以致用。例如，如何利用技术来解决我们在日常工作中遇到的具体问题。这不仅仅是学习知识，更是掌握一种能让我在这个快速变化的金融时代保持竞争力的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

过去几年，我一直在思考一个问题：在金融科技日益普及的今天，我们这些传统的金融从业者，如何才能不被时代淘汰？答案似乎越来越清晰：我们必须拥抱技术，并且不仅仅是作为使用者，更要具备一定的“创造”能力。这本书的标题，特别是“金融专业人所必须具备的‘资讯系统自建能力’”，让我眼前一亮。这正是我想迫切了解和学习的！我一直觉得，虽然我们懂金融，但当需要开发一些辅助工具，或者优化现有系统时，总是得依赖IT部门，沟通起来往往不够顺畅，也无法完全实现我的设想。我非常好奇，这本书究竟会提供什么样的内容，来帮助我们这些金融背景的人，掌握“资讯系统自建”这项技能。它会从哪些基础的编程语言或者开发平台入手？是否会提供一些适合金融从业者学习的循序渐进的案例？我特别希望这本书能够打破技术壁垒，用最通俗易懂的方式，教会我们如何将自己的金融洞察和业务需求，转化为能够实际运行的资讯系统，从而在工作中发挥更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

随着科技的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革，而金融科技（FinTech）无疑是这场变革的核心驱动力。我本人从事金融行业多年，深知理论知识的重要性，但随着时代的进步，我越来越意识到，单纯的理论已经不足以应对市场的挑战。尤其是在处理日益复杂的数据和日益精密的金融产品时，一套能够自主构建和优化的资讯系统，将是金融专业人士的核心竞争力。这本书的出现，正好填补了我在这方面的认知空白。它提出的“资讯系统自建能力”，并非是要求我们成为全栈工程师，而是强调一种“懂技术、能应用、可自建”的思维和实践。我非常期待书中能够深入浅出地讲解，如何将金融业务逻辑转化为实际的系统功能。例如，如何利用现有的开发工具，快速搭建一个简单的客户风险评估模型，或者开发一个自动化报告生成工具。我希望这本书能提供切实可行的学习路径和操作指南，让我能够通过实际动手，真正掌握资讯系统的构建方法，从而提升我的工作效率，甚至为我的职业生涯开辟新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，金融科技（FinTech）的浪潮席卷全球，尤其在咱们台湾，这几年更是发展得如火如荼。我本身就在金融行业打拼，每天接触到的都是数字、报表，还有跟各种IT系统打交道。老实说，虽然我不是IT背景出身，但近年来的趋势让我深刻体会到，不懂点技术，真的会落后！市面上关于金融科技的书籍不少，但大多偏向宏观概念，或是纯粹的理论介绍，对于像我这种实务操作者来说，总觉得少了点什么。我一直想找一本能真正把我带入“如何动手”这个层面的书，不只是知道金融科技是什么，更重要的是，它到底是怎么实现的？尤其是我们金融专业人士，如果能够自己搭建一些简单的资讯系统，哪怕是为了验证想法、优化流程，都会极大地提升我们的工作效率和价值。所以，当看到这本书的标题时，眼睛都亮了！它强调的“资讯系统自建能力”，简直就是打中了我的痛点。我非常期待这本书能够提供清晰的步骤、实用的范例，甚至是一些基础的程式码教学，让我能够真正跨出从“使用者”到“创作者”的第一步。想想看，如果我能自己写个小工具来分析客户数据，或者搭建一个简单的风险评估模型，那该有多酷？这本书的出现，真的让我看到了金融科技学习的另一条路径，一条更接地气、更具实操性的道路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这几年在金融圈，常常听到“金融科技”、“AI”、“区块链”这些词，感觉像是进入了一个全新的时代。我虽然不是技术人员，但面对不断推陈出新的金融产品和平台，总觉得自己像个局外人，有点跟不上节奏。尤其是在工作中，很多时候需要和IT部门沟通，但因为技术理解上的隔阂，沟通起来总是费时费力，有时候甚至会产生误解，影响项目进展。我一直很想弥补这方面的知识盲区，但又不知道从何下手。那些技术类的书籍，看得我头昏眼花，感觉离我太遥远了。而我真正需要的，是如何将金融专业知识与技术应用结合起来，甚至能够自己动手解决一些简单的问题。这本书的副标题——“金融专业人所必须具备的‘资讯系统自建能力’”，简直就像是为我量身定做的。它让我看到了希望，知道原来我们金融从业者，也是有机会拥有这种“自建”能力的。我非常好奇，书中会如何引导我们这些非IT背景的人，从零开始学习如何构建资讯系统。是会从最基础的编程语言讲起，还是会介绍一些可视化的开发工具？我特别希望能看到一些将金融业务场景与系统自建相结合的案例，这样我才能更好地理解，这种能力究竟能为我的工作带来哪些具体的改变和提升。