【正版新書包郵】 十年十倍 散戶也可以學習的量化投資方法 金偉民 著 金融投資理財書籍

【正版新書包郵】 十年十倍 散戶也可以學習的量化投資方法 金偉民 著 金融投資理財書籍 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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店鋪: 馨予圖書專營店
齣版社: 中國經濟齣版社
ISBN:9787513647427
商品編碼:27492361900

具體描述

編輯推薦

適讀人群 :股民、投資者

  沒有天纔的數學頭腦和“高大上”的投資工具不用怕!藉助Excel和互聯網量化投資平颱,“小散”也能輕鬆做量化。

內容簡介

  量化投資一直被視為“高大上”的投資工具——需要高深的數學知識以及強大的計算機工具,而本書則打破瞭這種思維定式。

  作者通過自己十多年的努力與探索,找到瞭“小散”也可以使用的方法與工具——隻要初級數學知識,藉助Excel和現成的網絡量化投資平颱,就可以輕鬆做量化投資。而作者也用自己十年十倍的投資成果,證明瞭這一方法的可行性與有效性。


作者簡介

  金偉民,網名“持有封基”,在聯想公司從事服務管理工作20年,2007年開始嘗試把量化管理的方法移植到投資上,采用量化投資方法,十年取得瞭十倍的收益。投資之餘,在集思錄、雪球等平颱發錶量化投資文章近百篇,在果仁網、長投網等推齣瞭量化投資課件,在廣大網友中有較大影響。


精彩書評

  金老先生是個股市“老司機”,也是雪球老用戶。他是一個不給自己設限的人,他原來是做企業管理工作的,卻在二級市場投資方麵取得瞭很好的成績;他很早就開始用量化的方法來投資。*近,他再次拓展自己的能力圈,居然寫瞭一本關於量化投資的書。

  ——雪球CEO 方三文

  金先生的這本書,不僅普及瞭量化的基本知識,更是一本DIY手冊,引導讀者發現適閤個人投資者、適閤自己的原創性量化策略。

對於期待開始量化探索之旅的讀者來說,我認為這本書能帶來的*大價值,不是某個具體的量化結論,而是有機會近距離地去感知一位沉浸於量化思維的投資者的思路、方法和腳步。

  ——果仁網CEO 馮迅

  在浩瀚的證券市場裏,成熟的投資者都會有一套適閤自己的、隨市場進化的投資體係。作為一個數學愛好者,作者用十年十倍的收益證明量化是一種科學的投資方法,而且也適閤A股市場中的個人投資者。本書值得推薦給打算認真學習投資的讀者。

  ——集思錄創始人 周天舒

  金老師在長投網開設的量化投資課程,為很多有誌於學習量化投資的“小白”指明瞭方嚮。聽說他研究的精華將要集結成稿,我馬上要來拜讀,邊讀邊贊嘆。中國量化投資一直缺乏框架性的書來指導廣大投資者,現在這本書為大傢研究量化投資奠定瞭基礎。

  ——長投網創始人 @小熊之傢


目錄

目錄

第*章為什麼選擇量化投資

第*節受傷的總是散戶

第二節初識量化

第二章量化選股

第*節量化選股的有效因子

第二節量化選股:對分法和黃金分割法

第三節量化選股:篩選法

第三章量化擇債

第*節量化擇債的有效因子

第二節量化選擇債券

第四章量化擇基

第*節基金概述

第二節量化選擇基金

第五章量化擇時

第*節擇時概述

第二節擇時指標的選取

第三節量化擇時迴測

第六章量化套利

第*節量化統計套利

第二節量化摺溢價套利

第三節量化分級A輪動套利

第七章量化定投

第*節定投策略

第二節量化選擇定投標的

第三節價值平均策略

第四節量化定投基金

第五節定投萬能模闆

第六節何時結束定投

第八章量化效果的衡量

第*節年化收益率與*大迴撤率

第二節夏普比率與年換手率

第九章量化中常見的問題

第*節數據過少

第二節技術錯誤

第三節理念錯誤

第十章常見操作和技術指標的量化分析

第*節近因效應

第二節止盈止損

第三節網格交易

第四節MA策略

第五節EMA策略

第六節MACD策略

第七節DMA策略

第八節TRIX策略

第九節EMV策略

第十節DMI策略

第十一節KDJ策略

第十二節RSI策略

第十三節WR策略

第十四節ROC策略

第十五節BIAS策略

第十六節CCI策略

第十七節ARBR策略

第十八節CR策略

第十九節PSY策略

第二十節MTM策略

第二十一節VR策略

第二十二節BBI策略

第二十三節ADL策略

第二十四節ADR策略

第二十五節OBOS策略

第二十六節ABI策略

第二十七節BOLL策略

第二十八節MIKE策略

第二十九節SAR策略

第三十節OBV策略

第三十一節自適應均綫策略

第三十二節31個指標綜閤測試

第十一章量化定增基金

第*節定增基金概述

第二節定增基金輪動策略

第三節定增基金的暴漲暴跌分析

第四節九泰銳智摺溢價變化分析

第五節定增基金的套利機會

第六節定增基金定投

第十二章量化的利器——果仁網

第*節果仁網概述

第二節單因子策略

第三節雙因子策略

第四節擇時

第五節股票池

第六節自定義指標

第七節常用自定義案例

第八節基金

第十三章常用Excel函數及技巧

第*節Correl函數

第二節Vlookup和Hlookup函數

第三節Iferror函數

第四節Count、Countif和Countifs函數

第五節Sum、Sumif和Sumifs函數

第六節Average 、Averageif 和Averageifs函數

第七節Offset函數

第八節Xirr函數

第九節Search和Match函數

第十節Mid、Left和Right函數

第十一節Type、Len和Trim函數

第十二節Var、Stdev和Covar函數

第十三節Max 和Min函數

第十四節Row和Column函數

第十五節案例:用Excel優化擇時

第十四章實戰量化輪動

第*節美林時鍾

第二節滿倉輪動

第三節輪動月擇時

第四節為什麼不止盈止損

第五節股債平衡

第六節如何開始輪動

第七節打新如何配置滬深股票比例

第八節尋找成長股

第九節散戶靠什麼戰勝基金經理

第十五章我為什麼會做量化?

後記

精彩書摘

推薦序

  20世紀中葉以來,投資正從藝術逐漸演變為科學。量化投資立足於數量分析、係統化和流程化,已經深刻地改變瞭投資市場的理論和實踐。

  目前,基於量化理論的投資産品越來越多。近些年來增長*快的一類基金——指數基金,本身就來自量化。而對衝基金、戰略貝塔ETF等,更為投資者提供瞭豐富的選擇。不幸的是,大多數個人投資者對科學的投資方法還很陌生。隨著量化理論的發展和更多新産品的推齣,這個認知差距還在不斷擴大。不管讀者是在積極管理個人的投資,還是把資産交給職業管理人(選擇管理人本身也是個投資決定),都需要瞭解一下這些新的投資選擇到底是什麼,是怎麼運行的,以及如何判斷它們的收益和風險關係。

  舉一個簡單的例子,十幾年來在成熟股票市場*流行的一種觀點是,投資者(包括機構在內)沒有可能跑贏平均市場,所以*好的選擇就是購買全市場指數基金。這個建議適閤所有人嗎?任何時候都是閤理的嗎?我們看一下2008年,在次貸危機爆發前,金融行業已經占全市場權重的28%,而且市場風險的44%集中在金融闆塊,這兩個數字都大大高於曆史平均水平。在那段時間,投資全市場指數顯然不是一個很安全的選擇。如果投資者瞭解指數基金是什麼、哪些指標可以用來判斷其價值和風險這些基礎的量化知識,就能更好地做齣投資決策或選擇投資産品。

  量化投資之所以長期以來保持著神秘,一個重要原因是在於目前還沒有一本能讓普通投資者讀懂的量化書籍,並且這本書不是停留在講故事、曬收益上,而是進一步地展現齣量化過程的實質與細節。金先生的書正好填補瞭這個空白。2015年12月底的一個下午,我們還在杭州的一間民居辦公,果仁網也纔上綫幾個月,金先生第*次找到我們辦公室來。聽完他近十年時間,投資於封閉式基金、債券、分級基金的量化經曆,我的的確確被震撼到瞭。一是因為先生毫無保留的態度,二是他把一個復雜的問題說得簡明易懂的能力。後來聽說先生打算寫一本關於量化的書籍,自然覺得再適閤不過瞭。

  被稱為量化投資“聖*”的《主動投資組閤管理》一書的作者,根據對量化能否實現主動收益問題的態度,曾把量化研究者分為三類。這個分類用在個人投資者身上也一樣閤適,我在這裏引用一下。第*類人認為成功的主動管理是不可能的。他們無論多麼聰慧,都難以成事。因為你若不相信目的地的存在,就不可能到達那裏。第二類人認為這很容易。因為不清楚自己的無知,所以很危險。第三類人認為這很難。他們兼具洞察力和謙遜,認定目標的存在,也清楚道路的艱辛。

  金先生顯然就屬於第三類人。十年來經曆風雨、見到彩虹的投資經驗;以及更早在職業生涯中,以量化為工具的績效管理,使他對量化有從不動搖的信心。而一年多前,先生決定開始量化選股的研究,他所錶現齣來的努力也是驚人的。在果仁網,他是*早對所有因子進行係統研究的用戶之一。在本書的例子中我們也能看到,先生的研究過程,從不會停留在發現一個高收益因子上,而是不斷從所有可能的維度去實驗和觀察。比如說,調整策略的起始日期觀察結果波動,研究每一個因子的*優*差平均錶現,將因子在各種組閤下的錶現一一進行比較,等等。

  盡管取得瞭十年十倍的傲人投資成績,金先生總堅持說他是個業餘量化愛好者。這一方麵錶現齣先生的謙遜,另一方麵也揭示瞭個人投資者在量化上,因為策略容量、投資的自由度、風險承受力等原因,有著自己獨特的優勢和機會。金先生的這本書,不僅普及瞭量化的基本知識,更是一本DIY手冊,引導讀者發現適閤個人投資者、適閤自己的原創性量化策略。

  對於期待著開始量化探索之旅的讀者來說,我認為這本書能帶來的*大價值,不是某個具體的量化結論,而是有機會近距離地去感知一位沉浸於量化思維的投資者的思路、方法和腳步。

  果仁網聯閤創始人CEO

  馮迅推薦序


  20世紀中葉以來,投資正從藝術逐漸演變為科學。量化投資立足於數量分析、係統化和流程化,已經深刻地改變瞭投資市場的理論和實踐。

  目前,基於量化理論的投資産品越來越多。近些年來增長*快的一類基金——指數基金,本身就來自量化。而對衝基金、戰略貝塔ETF等,更為投資者提供瞭豐富的選擇。不幸的是,大多數個人投資者對科學的投資方法還很陌生。隨著量化理論的發展和更多新産品的推齣,這個認知差距還在不斷擴大。不管讀者是在積極管理個人的投資,還是把資産交給職業管理人(選擇管理人本身也是個投資決定),都需要瞭解一下這些新的投資選擇到底是什麼,是怎麼運行的,以及如何判斷它們的收益和風險關係。

  舉一個簡單的例子,十幾年來在成熟股票市場*流行的一種觀點是,投資者(包括機構在內)沒有可能跑贏平均市場,所以*好的選擇就是購買全市場指數基金。這個建議適閤所有人嗎?任何時候都是閤理的嗎?我們看一下2008年,在次貸危機爆發前,金融行業已經占全市場權重的28%,而且市場風險的44%集中在金融闆塊,這兩個數字都大大高於曆史平均水平。在那段時間,投資全市場指數顯然不是一個很安全的選擇。如果投資者瞭解指數基金是什麼、哪些指標可以用來判斷其價值和風險這些基礎的量化知識,就能更好地做齣投資決策或選擇投資産品。

  量化投資之所以長期以來保持著神秘,一個重要原因是在於目前還沒有一本能讓普通投資者讀懂的量化書籍,並且這本書不是停留在講故事、曬收益上,而是進一步地展現齣量化過程的實質與細節。金先生的書正好填補瞭這個空白。2015年12月底的一個下午,我們還在杭州的一間民居辦公,果仁網也纔上綫幾個月,金先生第*次找到我們辦公室來。聽完他近十年時間,投資於封閉式基金、債券、分級基金的量化經曆,我的的確確被震撼到瞭。一是因為先生毫無保留的態度,二是他把一個復雜的問題說得簡明易懂的能力。後來聽說先生打算寫一本關於量化的書籍,自然覺得再適閤不過瞭。

  被稱為量化投資“聖*”的《主動投資組閤管理》一書的作者,根據對量化能否實現主動收益問題的態度,曾把量化研究者分為三類。這個分類用在個人投資者身上也一樣閤適,我在這裏引用一下。第*類人認為成功的主動管理是不可能的。他們無論多麼聰慧,都難以成事。因為你若不相信目的地的存在,就不可能到達那裏。第二類人認為這很容易。因為不清楚自己的無知,所以很危險。第三類人認為這很難。他們兼具洞察力和謙遜,認定目標的存在,也清楚道路的艱辛。

  金先生顯然就屬於第三類人。十年來經曆風雨、見到彩虹的投資經驗;以及更早在職業生涯中,以量化為工具的績效管理,使他對量化有從不動搖的信心。而一年多前,先生決定開始量化選股的研究,他所錶現齣來的努力也是驚人的。在果仁網,他是*早對所有因子進行係統研究的用戶之一。在本書的例子中我們也能看到,先生的研究過程,從不會停留在發現一個高收益因子上,而是不斷從所有可能的維度去實驗和觀察。比如說,調整策略的起始日期觀察結果波動,研究每一個因子的*優*差平均錶現,將因子在各種組閤下的錶現一一進行比較,等等。

  盡管取得瞭十年十倍的傲人投資成績,金先生總堅持說他是個業餘量化愛好者。這一方麵錶現齣先生的謙遜,另一方麵也揭示瞭個人投資者在量化上,因為策略容量、投資的自由度、風險承受力等原因,有著自己獨特的優勢和機會。金先生的這本書,不僅普及瞭量化的基本知識,更是一本DIY手冊,引導讀者發現適閤個人投資者、適閤自己的原創性量化策略。

  對於期待著開始量化探索之旅的讀者來說,我認為這本書能帶來的*大價值,不是某個具體的量化結論,而是有機會近距離地去感知一位沉浸於量化思維的投資者的思路、方法和腳步。

  果仁網聯閤創始人CEO

  馮迅


【正版新書包郵】 十年十倍 散戶也可以學習的量化投資方法 金偉民 著 金融投資理財書籍 內容簡介: 本書旨在為廣大散戶投資者揭示量化投資的奧秘,提供一套係統、可實踐的投資方法論。在波詭雲譎的資本市場中,普通投資者往往麵臨信息不對稱、情緒化交易等睏境,導緻投資收益不如預期。本書將以清晰易懂的語言,結閤大量實戰案例,帶領讀者一步步走進量化投資的世界,掌握如何利用數據分析和模型化思維,構建穩健的投資策略,實現長期、可持續的投資迴報。 一、 量化投資的時代浪潮與散戶的機遇 隨著大數據、人工智能等技術的飛速發展,金融市場正經曆著一場深刻的變革。量化投資,作為一種基於數學模型和統計方法進行投資決策的範式,正在逐漸改變著投資業的格局。與傳統的定性分析相比,量化投資更加注重客觀的數據、嚴謹的邏輯和可迴測的策略,能夠有效規避人性的弱點,提高投資決策的效率和準確性。 長期以來,量化投資似乎是機構投資者和專業人士的專屬領域,門檻高、技術要求復雜。然而,本書將打破這一認知壁壘,通過對量化投資核心理念的深入淺齣解讀,以及對簡單易學量化工具和方法的介紹,證明量化投資並非遙不可及。本書的齣現,正是為瞭抓住這一時代機遇,賦能每一位有誌於提升投資水平的散戶。我們將探討量化投資如何在不同市場環境下(如牛市、熊市、震蕩市)發揮其優勢,以及如何通過量化方法識彆市場中的“阿爾法”和“貝塔”,從而在市場波動中尋找到超額收益的可能性。 二、 從基礎到實戰:構建你的量化投資知識體係 本書將帶領讀者從量化投資的入門知識講起,逐步深入到實操層麵。 量化投資的核心理念: 我們將首先闡述量化投資的定義、基本原則以及其相較於傳統投資方式的優勢。理解“數據驅動”、“模型化思維”、“風險管理”等核心概念是開啓量化投資之旅的基石。 數據的重要性與獲取: 量化投資離不開數據。本書將介紹不同類型投資數據的含義、來源(如價格數據、交易量數據、宏觀經濟數據、公司財務數據等),以及一些獲取和處理這些數據的基礎方法。我們將強調數據質量的重要性,並討論如何避免數據中的陷阱。 構建量化策略的邏輯: 量化策略是量化投資的靈魂。本書將係統介紹構建量化策略的基本流程,包括: 因子研究: 探討各種能夠解釋資産收益的因子(如價值因子、動量因子、質量因子、波動率因子等),以及如何從曆史數據中發現有效的因子。 模型選擇與構建: 介紹不同類型的量化模型,從簡單的綫性迴歸到更復雜的機器學習模型(如決策樹、支持嚮量機等),並指導讀者如何根據自己的需求選擇閤適的模型。 策略迴測: 強調迴測在驗證策略有效性中的關鍵作用。我們將詳細講解如何進行有效的策略迴測,包括如何選擇閤適的基準、如何避免過度擬閤(Overfitting),以及如何解讀迴測結果。 風險管理: 風險管理是量化投資不可或缺的一部分。本書將介紹量化風險管理的基本工具和方法,如止損策略、倉位管理、分散化投資等,以幫助投資者在追求收益的同時,有效控製風險。 三、 實用的量化投資方法與工具 本書不僅僅停留在理論層麵,更重要的是提供一係列可供散戶實踐的量化投資方法和工具。 因子投資策略解析: 深入講解如何構建和運用常見的因子投資策略,例如: 價值投資的量化實現: 如何使用市盈率(PE)、市淨率(PB)、股息率等財務指標構建價值投資組閤。 動量投資策略: 基於資産價格趨勢的動量策略,如何選擇閤適的持有期和反轉點。 低波動率策略: 在市場波動中尋求穩定收益,如何識彆和投資低波動率股票。 技術指標的量化應用: 許多經典的技術指標,如均綫(MA)、相對強弱指數(RSI)、MACD等,可以通過量化方式進行係統化應用,本書將指導讀者如何將這些指標轉化為可執行的交易信號。 簡單的量化交易係統搭建: 對於希望更進一步的讀者,本書將介紹一些相對簡單易學的量化交易係統搭建思路,包括如何利用現有的工具(如Excel、Python的簡單腳本)實現策略的自動化。我們將強調自動化交易的優勢,如執行紀律、節省時間等,同時也需要注意自動化交易中的風險。 案例分析: 本書將穿插大量的真實市場案例,通過對具體股票、行業或市場的量化分析,展示如何將理論知識應用於實踐,並從中學習經驗教訓。這些案例將涵蓋不同類型的投資産品,如股票、ETF、債券等。 四、 避免誤區,理性看待量化投資 量化投資並非“包賺不賠”的萬能鑰匙,任何投資方法都存在局限性。本書將幫助讀者理性看待量化投資,避免常見的誤區: 警惕過度擬閤: 詳細解釋什麼是過度擬閤,以及為什麼過度擬閤會導緻策略在實際交易中失效。我們將教授識彆和規避過度擬閤的方法。 黑天鵝事件的影響: 量化模型往往基於曆史數據,對於突發的、未曾發生過的“黑天鵝”事件,可能失效。本書將探討如何通過風險管理措施,提升策略應對極端市場情況的能力。 模型失效與策略更新: 市場是動態變化的,過去的有效因子和模型可能在未來失效。我們將強調持續學習、監控策略錶現,並適時進行模型和策略更新的重要性。 技術與數據的局限性: 強調量化投資最終是為瞭服務於投資目標,技術和數據隻是工具,不能取代對市場基本麵和宏觀經濟環境的理解。 五、 散戶量化投資的未來展望 本書的最終目標是賦能散戶投資者,讓他們能夠獨立思考、理性決策,在投資道路上走得更遠。我們將鼓勵讀者積極實踐,不斷學習,結閤自身情況,找到最適閤自己的量化投資之路。同時,本書也將展望未來量化投資的發展趨勢,例如人工智能在量化投資中的進一步應用,以及更多麵嚮散戶的量化工具和平颱的齣現。 總結: 本書是一本為廣大散戶量身打造的量化投資入門與實踐指南。通過係統化的知識講解、豐富的實戰案例和實用的操作方法,本書將幫助您: 理解量化投資的核心邏輯: 告彆盲目跟風,用數據和模型武裝自己。 掌握構建和迴測量化策略的能力: 找到屬於自己的穩健投資方法。 識彆和規避投資風險: 在市場波動中保持冷靜,守護財富。 提升投資決策的效率和準確性: 逐步實現“十年十倍”的投資目標。 無論您是投資新手,還是已有一定經驗但希望突破瓶頸的投資者,本書都將是您在量化投資道路上不可或缺的良師益友。讓我們一起,用科學的方法,擁抱量化投資的未來!

用戶評價

評分

我平常就喜歡閱讀一些關於投資理財的書籍,總想著能從中找到一些能夠提升自己投資水平的秘訣。這次看到這本書,感覺挺特彆的。“散戶也可以學習的量化投資方法”,這句話讓我覺得這本書應該是為我們這類普通投資者量身定做的,而不是那些高高在上的學術理論。我關注的重點在於“量化”,因為我一直覺得投資還是需要一些科學、客觀的依據,不能全憑感覺。我很好奇作者是如何將“量化”這種聽起來很專業的東西,變得適閤散戶去理解和掌握的。我期待書中能提供一些具體的、可操作性的步驟,比如如何利用公開的數據來構建自己的投資模型,如何選擇適閤自己的交易品種,以及如何進行風險控製。很多時候,我們散戶最大的問題就是缺乏係統的知識和方法,容易被市場的情緒左右。如果這本書能幫助我建立起一套相對科學的投資框架,那絕對是受益匪淺。我也希望作者能分享一些他自己在量化投資實踐中的心得體會,這樣更能增加書的可信度和說服力。

評分

我是一個對金融投資充滿好奇心,但又缺乏專業知識的普通人。一直以來,我都在尋找能夠幫助我理解投資、提升投資技能的書籍,而這本書的標題,特彆是“散戶也可以學習的量化投資方法”這句話,立刻吸引瞭我的注意。我一直覺得量化投資聽起來很高深,好像隻有專業人士纔能掌握,但這本書似乎打破瞭這一印象,讓我看到瞭普通人學習量化投資的可能性。我非常期待書中能夠用通俗易懂的語言,詳細介紹量化投資的基本概念和核心原理。我希望能夠瞭解如何將數據轉化為有用的投資信號,如何構建簡單的量化交易模型,以及如何在實際操作中運用這些模型。同時,我也很關心風險控製的問題,因為我知道任何投資都伴隨著風險。如果書中能提供一些實用的風險管理方法,幫助我規避潛在的損失,那對我來說將是巨大的福音。我希望這本書能夠成為我邁嚮理性投資的第一步,讓我能夠擺脫憑感覺投資的模式,建立起一套屬於自己的、科學的投資體係。

評分

這本書的封麵設計給我一種很樸實的感覺,沒有花裏鬍哨的圖畫,就是書名和作者的名字,讓我覺得作者應該是很專注於內容本身。我一直對金融投資很感興趣,但總是覺得門檻很高,像我這樣的普通散戶很難有什麼大的作為。看瞭不少書,有些講得很理論,讀起來很費勁,有些則過於簡單,感覺像是“割韭菜”的套路。所以當我看到“散戶也可以學習的量化投資方法”這句話時,心裏還是有點期待的,希望能找到一本既有深度又容易理解的書。這本書的內容我還沒有深入閱讀,不過我打算先從它的目錄開始,瞭解一下大概的框架和章節安排。我比較關注那些能夠實操的技巧,比如如何構建自己的交易模型,如何迴測策略,以及在實際交易中如何控製風險。如果這本書能在這方麵提供一些切實可行的建議,那對我來說就非常有價值瞭。我希望作者能夠用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念,避免使用太多晦澀的專業術語,這樣我這樣的新手纔能更容易上手。同時,我也希望書中能有一些實際的案例分析,讓我看到這些量化方法是如何在現實市場中應用的,而不是紙上談兵。

評分

我一直覺得,想要在投資市場中取得成功,不單單是運氣,更需要一套係統的方法論。這本書的標題《十年十倍》確實很吸引人,雖然我明白“十年十倍”不是隨隨便便就能達到的,但它至少傳遞瞭一個信息:作者可能在這條路上有著豐富的經驗和獨到的見解。我個人不太喜歡那些販賣焦慮或者承諾一夜暴富的書籍,更傾嚮於學習那些經過時間檢驗、有邏輯支撐的投資理念。我打算重點關注書中關於“量化投資方法”的論述,畢竟量化投資聽起來就比較客觀和理性,能夠排除掉很多情緒化的乾擾。我很好奇作者是如何將復雜的量化模型簡化到普通散戶也能理解和操作的程度的,這中間一定有很多智慧和經驗的沉澱。我希望書中能夠詳細講解量化投資的基本原理,包括數據收集、指標選擇、模型構建、迴測驗證等關鍵環節。而且,如果能有一些關於如何處理數據、如何規避數據陷阱的提示,那就更好瞭。我對金融領域的學習充滿熱情,希望通過這本書能為我的投資之路打開一扇新的大門,找到屬於自己的那條穩健增長的道路。

評分

這本書的標題《十年十倍》確實觸及瞭我內心深處對財富增值的渴望,但作為一名有著幾年投資經驗的讀者,我知道這種“十倍”的收益並非易事,背後一定付齣瞭巨大的努力和智慧。我更看重的是書中“散戶也可以學習的量化投資方法”這一核心內容。我一直對量化投資抱有濃厚的興趣,但市麵上很多關於量化的書籍都過於理論化,讓普通散戶望而卻步。我希望這本書能夠提供一種“接地氣”的量化投資思路,能夠幫助我理解量化投資的基本邏輯,並掌握一些簡單易學的量化策略。我非常關注書中關於如何識彆和運用數據來做齣投資決策的部分,因為我認為數據是量化投資的基石。如果書中能提供一些具體的案例,展示如何通過量化分析來識彆潛在的投資機會,以及如何規避風險,那將對我非常有幫助。我希望這本書能夠成為我投資路上的一個重要指引,讓我能夠更理性、更科學地進行投資,從而實現長期的、穩健的財富增長。

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