1
算法交易：制胜策略与原理
本书包含丰富的信息量，涵盖各类交易策略，令人着迷。不论是个人投资者还是机构投资者都能从中找到适合自己的策略。本书中的策略主要分为均值回归系统和动量系统两大类。书中介绍了如何运用每种类别的交易策略，同时也解释了这些策略有效的原因。因为复杂的交
［美］欧内斯特·陈（ErnestP.Chan） 2023-04-03 14:38:40
1
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
1
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
1
保险公司经营分析：基于财务报告
本书阐述了从财务角度分析保险公司经营绩效的方法。这些方法能够帮助读者达到以下目标：首先，理解各类保险行业统计数据；其次，对保险公司的财务报告或财务报表进行深入阅读和理解；第三，基于财务报告对保险公司进行全面的经营分析。为达到这些目标，本书的
郭振华 2023-04-03 14:18:13
1
数据化风控
随着国内消费金融市场的开放与高度竞争，小贷公司、P2P、消费金融公司、现金贷公司等蜂拥而立，野蛮生长。这些金融产品的共同属性就是放款金额小、审批速度快、规模数量大。不管是申贷时或核拨后，每位客户在不同阶段都有不同的潜在风险。这些风险征兆可能
单良/乔杨 2023-04-03 13:29:30
1
基于Python的金融分析与风险管理
金融科技已经来临，掌握金融理论和IT技术融合的能力将成为新时代的金融科技行业竞争优势。无论是职业新手还是职场资深，这本书都值得一看。全书共分为入门篇、基础篇和提高篇，共涵盖12章。入门篇介绍了Python的基本操作基础，并结合金融场景演示应
斯文 2023-04-03 13:24:05
1
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
1
财务报表分析
《实用投融资分析师认证考试统编教材·财务报表分析：负债、权益、现金流量表（BOOK3）》是一本极具实用价值的教材，尤其适用于银行信贷从业人员提高其财务分析技能。相比于传统的财务分析教材，本书的独特之处在于不仅讲解财务概念和比率计算，更重要的
杨松涛/林小驰 2023-04-03 12:55:18
1
逆向投资心理学：引发市场波动的非技术因素分析
巴菲特选择不居住在华尔街，是因为他将别人的贪婪和恐惧转化为行情探测器。这种心理导致了“一卖就涨一买就跌”的怪圈，影响了股市波动。本书结合行为科学和心理学理论，全面揭示了市场心理驱动股市行情变化的过程。要成为一名成功的投资者，你只需要充分利用
[德]汉诺·贝克 2023-04-03 12:50:19
1
格雷厄姆精解证券分析
本书收集了格雷厄姆关于金融分析的短篇论文。这些文章可以不仅叙述了格雷厄姆如何构建专业证券分析的故事，同时还揭示了在格雷厄姆的眼中，哪些内容属于证券分析的核心要素。阅读本书，我们可以循着格雷厄姆从1932年到1976年思想发展的足迹。在这一过
(美)茨威格 2023-04-03 12:48:12
1
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
1
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
