金融風險管理已經成為各個金融機構必備的職能部門，特別是隨著全球金融一體化的不斷發展與深入，金融風險管理越發重要，也日趨復雜。金融風險管理師（Financial Risk Manager，FRM）認證考試就是在這個大背景下推出的，FRM 考試現在已經是金融風險管理領域****的國際認證考試。本叢書以FRM 考試第一、二級考綱內容為中心，並且突出介紹在實際工作中所必需的金融建模風險管理知識。本叢書將金融風險建模知識和MATLAB 編程有機地結合在一起，配合豐富的彩色圖表，由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化，幫助讀者理解金融風險建模核心知識，提高數學和編程水平。 《MATLAB 金融風險管理師FRM. 金融科技Fintech 應用》是本叢書的第五本，共分12 章。第1 章是本叢書第三本第11 章時間序列的姊妹章，介紹多重共線性、嶺回歸、Lasso 回歸，以及協整性和向量誤差修正模型。第2 章延續本叢書第三本第9、第10 兩章，繼續探討蒙特卡羅模擬中的跳躍過程和擬蒙特卡羅模擬，本章最後給出一個模擬投資組合VaR 值的案例分析。第3 章和第4 章，分別介紹利率模型及波動率模型與校準；特別的是，這兩章內容和衍生品定價緊密聯系。第5 章詳細介紹對手風險中信用敞口、信用指標模擬計算，以及如何規避對手信用風險及信用價值調整；本章最後探討錯向風險。第6 章介紹股票技術分析，其中包括蠟燭圖、股價繪圖、成交量圖以及各種震盪指標等。第7、第8 兩章銜接本叢書第四本第8 ～ 10 章，繼續探討投資組合優化問題。其中，第7 章介紹平均絕對離差和風險價值兩種風險指標以及信息比率和風險規避，本章最後介紹Black Litterman 模型；第8 章主要介紹風險貢獻、風險預算，並且基於此介紹風險平價和層次風險平價兩種重要的資產配置策略，最後比較幾種常見的投資策略。第9 章介紹因素投資，其中包括單因子模型、雙因子模型、多因子模型，以及主成分分析模型。第10 ～ 12 章集中介紹Fintech 常見的機器學習方法，其中包括經典的監督和 非監督算法，以及神經網絡算法。 《MATLAB 金融風險管理師FRM. 金融科技Fintech 應用》適合所有金融從業者閱讀，特別適合金融編程零基礎讀者參考學習；也適合作為FRM 考生的備考參考學習，可以幫助FRM 持證者實踐金融建模；還是鞏固金融知識、應對金融風險管理崗位筆試、面試的利器。