本書將首次公開發(fā)行（IPO）市場、并購重組市場、債券市場和再融資（SEO）市場等四大市場聯(lián)系起來。具體而言：首先，本書從四個方面對制度文件進行梳理和解讀，包括IPO市場及保薦人制度、并購重組市場及財務顧問制度、債券市場及承銷商制度以及再融資市場及承銷保薦制度。其次，對有關保薦人在IPO市場的功能角色、財務顧問在并購重組

指數(shù)化投資與股票定價

本文在梳理國內(nèi)外關于盈余公告股價漂移研究文獻的基礎上，結合中國股票市場重要的制度背景，識別和比較中國上市公司盈余公告前與盈余公告后股價漂移的形態(tài)差異，理論分析并實證檢驗中國上市公司盈余公告前股價漂移的形成機理。研究發(fā)現(xiàn)，盈余公告前的股價漂移不僅僅由盈余公告前信息泄露所致，而是信息泄露、信息傳播、信息解讀和信息挖掘等過程

《Python量化交易實戰(zhàn)》基于Python3.7版本，圍繞Python即時量化系統(tǒng)的開發(fā)實踐展開，重點展示了不同的開發(fā)過程及多種場景下的應用。全書共分為3篇：第1篇是量化交易基礎篇，主要講解了Python量化交易技術、Python量化交易環(huán)境的搭建和米筐量化回測技術；第2篇是爬蟲基礎與實踐篇，主要講解了爬蟲技術的基礎

本書從套期保值在股指期貨與現(xiàn)貨投資組合中的應用這一角度展開相關研究。首先，通過技術指標篩選，構建多種股指期貨與現(xiàn)貨收益率預測模型，并結合具體的樣本數(shù)據(jù)進行實證對比分析，尋找不同參數(shù)條件下的最優(yōu)股指期貨與現(xiàn)貨收益率預測模型，對股指期貨與現(xiàn)貨收益率進行預測。其次，對兩種收益率之間的相關性進行分析。最后，構建多種計算股指期貨

一本書讀懂價值投資的理念，掌握實用的操作方法。聚焦公司治理、公司財務與投資、普通股、兼并與收購及會計與納稅等內(nèi)容。幫你參透價值投資的底層邏輯，提升你的理財水平和人生層次。

隨著計算機技術在運算能力、數(shù)據(jù)存儲等方面的快速發(fā)展，傳統(tǒng)股票投資方法的弊端被不斷放大，新興的量化投資方法受到人們的廣泛關注，依賴計算機技術的機器學習算法越來越多的應用在股票研究領域之中。支持向量機、K緊鄰、遺傳算法等多種機器學習算法都被成功應用于量化投資領域，本書改進了FA算法的動態(tài)搜索能力，將MFA算法應用于變量的選

我們所在的世界是如此不確定和不透明，信息和我們的理解都極不完整，卻很少有人研究在這種不確定性的基礎上我們應該做什么。塔勒布的不確定性系列，包括《隨機漫步的傻瓜》《黑天鵝》《反脆弱》《非對稱風險》以及本書開啟的不確定性量化研究系列，都是主要關注我們該如何在一個不確定性結構過于復雜的現(xiàn)實世界中生活。本書從數(shù)學和統(tǒng)計學出發(fā)，

投資銀行是證券和股份公司制度發(fā)展到特定階段的產(chǎn)物，是發(fā)達證券市場和成熟金融體系的重要主體，在現(xiàn)代社會經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著溝通資金供求、構造證券市場、推動企業(yè)并購、促進產(chǎn)業(yè)集中和規(guī)模經(jīng)濟形成、優(yōu)化資源配置等重要作用。本書在第二版《投資銀行學》的基礎上進行了修訂。參閱了國內(nèi)外大量的最新有關投資銀行研究材料，提出了我國投資銀行業(yè)

本書以馬克思的金融理論為指導，系統(tǒng)梳理了流動性內(nèi)涵和流動性風險，深入探討了雙層存款乘數(shù)下的貨幣創(chuàng)造和貨幣乘數(shù)；結合中國國情，分析了國內(nèi)大循環(huán)中的流動性堵點和以發(fā)展商業(yè)信用機制為抓手的破解之策；依據(jù)中國金融形勢的動態(tài)特征和演變機理編制了中國金融形勢指數(shù)，指出提升銀行的長期流動性水平、優(yōu)化信貸資產(chǎn)結構有助于提高貨幣政策傳導