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打开量化投资的黑箱(原书第2版)
无论是量化、算法,还是黑箱交易,其实都涉及一件事情:通过计算机进行系统化交易。对于一些人而言,他们担心量化交易脱离了人类的控制,成为市场过度波动的驱动者,而另一些人认为量化交易可以很好地克服人类的贪欲和认知偏差等弱点。无论你对量化交易有多少
[美]里什·纳兰(RishiK.Narang) 2023-04-03 14:51:58
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中国资产证券化操作手册(第二版)
《中国资产证券化操作手册(第二版)》是中国资产证券化必备的操作指南。第二版新增了案例、保险资产支持计划、证券化建模等内容。该手册从资产证券化参与机构的角度,详细叙述了业务操作的完整流程。由一线专家结合多年实战经验撰写,通过信贷资产证券化在美
林华/许余洁 2023-04-03 14:50:14
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中央银行与货币供给(第2版)
本书主要围绕货币供给过程、中央银行货币政策以及货币供给与这两者的关系展开,旨在深入阐述和分析货币供给的基本理论与重要实践。基于当代西方主要的货币供给理论,以及美国和我国的货币政策操本书兼顾理论与实践、国外与国内、历史与现实、理论论述和数量分
盛松成/翟春 2023-04-03 14:48:05
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货币金融学(第11版)
本书是一本经典著作,涉及货币银行学领域。自引入中国以来,一直畅销不衰。此次修订,作者除了尽可能更新相关材料和数据至2014年,还增加了涉及“证券化和影子银行体系”的讨论以及“全球金融危机对金融监管带来的变化”等相关章节。此外,根据课程需要对
[美]弗雷德里克·S.米什金 2023-04-03 14:44:16
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波动率交易(期权量化交易员指南原书第2版)/金融期货与期权丛书
根据定义,波动率是表示标的随机性的指标。然而,有些波动模式是可以度量和利用的。持有量子混沌领域博士学位的尤安·辛克莱深刻理解这一点。在《波动率交易》(原书第2版)中,辛克莱基于自己15年的专业期权交易经验提供了一套全新的交易方法,这些方法尽
[美]尤安·辛克莱(EuanSinclair) 2023-04-03 14:34:28
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消费金融真经:个人贷款业务全流程指南(原书第2版)
本书作者强调,如果更多金融从业人员能够阅读并有效运用本书所提炼的消费金融管理原则于业务中,可能会避免2007年的金融危机。戴维·劳伦斯和阿琳·所罗门结合从业35年的金融实践经验、顶尖咨询公司和行业领先企业的案例,总结出本书的核心理念为“数据
[美]戴维·劳伦斯(DavidLawrence)/阿琳·所罗门(ArleneSolomon) 2023-04-03 14:24:12
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关闭华尔街
该书讲述了第一次世界大战即将爆发时,美国第46任财政部长威廉·麦卡杜铁腕应对货币危机并取得胜利的故事。在第一次世界大战前夕,英法等投资者纷纷清仓持有的美国债券,用所得美元在美国兑换黄金,以支付战争开支。如果没有及时采取措施,这必然会引发美国
[美]威廉·西尔伯 2023-04-03 13:37:27
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期权投资策略(原书第5版)
劳伦斯G.麦克米伦是全球最出色的期权投资专家,现任麦克米伦分析公司总裁,该公司由他在1991年创立。他写作的《期权投资策略》是关于股票和指数期权策略的最知名的畅销书。此外,他创立的《每日成交量报告》(DailyVolumeAlerts)通过
[美]劳伦斯G.麦克米伦 2023-04-03 13:19:02
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乱世华尔街
作者毕业于北京大学,并求学美国。经数年奋斗,终成为华尔街交易员。曾认为未来前方的路程好似一道光芒万丈的大道。但壮观的盛世在一瞬间瓦解,突如其来的2008年金融海啸使世界经济扶摇直上,直到悬崖边缘。那一刻,所有目光转向了聚焦于风暴眼-华尔街。
渔阳 2023-04-03 03:10:23
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国债基差交易:避险、投机和套利指南(原书第3版)
国际上从事中长期国债交易的证券商和金融机构无一例外都是国债期货市场的参与者。有效管理期现货市场头寸的关键在于对期现货价差本质的认识,而这个差异就是"基差"。《国债基差交易:避险、投机和套利指南》(原书第3版)是本书的最新版本,这个版本对期现
[美]盖伦D.伯格哈特(GalenD.Burghardt)/特伦斯M.贝尔顿(TerrenceM.B 2023-04-03 03:05:18
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11.11如何卖到一个亿
这是一本必读的电商人修炼运营战术指南,极具指导性和实操性。它包含了优秀运营者必经的3大阶段,5大针对11.11的冲刺策略,以及7条适用于营销活动的建议。此外,本书还提供了玩转无线端的8个重点事项,并深入探讨了如何才能在1000亿交易额的电商
陈炉均/陈威/马国良 2023-04-03 02:57:48
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财务报表分析与证券估值(原书第5版)
本书旨在介绍如何通过财务报表分析进行证券定价。作者将财务报表分析与证券定价紧密结合,让读者能够逐层分析各种财务数据,逐步调整原始数据,并将其转化为有助于企业价值评估的数据,最终利用这些数据对企业的价值进行评估。
斯蒂芬H.佩因曼 2023-04-03 02:57:05