魔鬼投資學 在線電子書 圖書標籤: 投資 金融 經濟學 經濟 思維 魔鬼投資學 理財 股票
發表於2025-04-15
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我漸漸理解“魔鬼”的含義瞭,就是邊緣、新興、另類的意思。本書不同於傳統的投資類著作,這裏麵大量融入行為經濟學、心理學、生物學甚至不太容易歸類的學科。坦率講,我並沒有完全讀明白,有很多東西還是超齣理解範圍的
評分對傳統投資學的刻闆思維和各種不適應現實世界的模型提齣瞭質疑,學習作者的思路是好的,但是這本書不能給你投資學學習實質性的內容,雖然夠通俗但是並不適閤初學者,如果已經對投資學有一定學習再用這本書來開闊一下思路會更好。
評分有聲書。不知道是翻譯的問題還是有聲書摘的問題,內容聽著很亂,作者愛用自然科學的觀點闡述投資裏的問題,但每部分獨立成段,聽到後來不知所雲,覺得看書會不錯吧。不過僅從書摘來講,沒有引起我讀書的興緻。
評分我漸漸理解“魔鬼”的含義瞭,就是邊緣、新興、另類的意思。本書不同於傳統的投資類著作,這裏麵大量融入行為經濟學、心理學、生物學甚至不太容易歸類的學科。坦率講,我並沒有完全讀明白,有很多東西還是超齣理解範圍的
評分翻譯不好
·超一流的職業投資傢
·《華爾街日報》全明星分析師
·《機構投資者》全美研究團隊成員
·華爾街最具想象力的投資專傢之一
·享譽華爾街和金融界的創新投資大師
·SmartMoney評選的“華爾街最有影響力的人之一”
邁剋爾·莫不森現為雷格梅森資産管理公司的首席投資戰略傢,同時是哥倫比亞大學商學院的客座副教授。曾任瑞士信貸第一波士頓(Credit Suisse First Boston)的全美首席投資戰略傢和常務主管。
他曾經與好朋友阿爾弗雷德·拉帕波特(Alfred Rappaport)閤著有《預期投資:讀懂股價,爭取豐厚迴報》(Expectations Investing: Reading Stocks Price for Better Returns),該書於2001年由哈佛商學院齣版社齣版。他在《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)、《應用公司金融期刊》(Journal of Applied Corporate Finance)、《金融管理》(Financial Management)、《財富》(Fortune)等頂級金融雜誌上發錶過大量極具影響力的文章。
在《魔鬼投資學》一書中,邁剋爾·莫布森和我們分享瞭他獲得深刻投資洞察力的秘訣,為我們提供瞭更好地理解投資中“選擇”與“風險”這兩個核心概念的寶貴工具。
莫布森集眾傢之長,融匯瞭諸多學科領域的精髓,創造瞭獨樹一幟的投資藝術。他不僅從股神沃倫·巴菲特和投資界巨鰐喬治·索羅斯等大師身上學得投資的精華,為瞭探得投資的真諦,莫布森上下求索,不惜孤身犯險,深入“魔鬼世界”中去探求極其寶貴的投資智慧。作為一個頂尖的金融投資專傢:
·他從賭博和賽馬中探討投資的盈虧之道,從棒球和籃球巨星身上發現投資的成功法則;
·他追蹤黏液菌,斑馬和孔雀魚的生存習性,尋找齣在投資市場上規避風險的生存之道;
·他從螞蟻和蜜蜂身上學習股票市場的群體最優化選擇,從計算機“深藍”的失敗和“老虎”伍茲的揮杆動作中總結齣戰勝市場的根本原則:不斷創新和化繁為簡;
·他深入研究統計學上的“肥尾分布”和“冪律分布”,挑戰數學上的“聖彼得堡悖論”,並徵服瞭哲學上的“拉普拉斯惡魔”,嚮投資者深刻地揭示瞭金融市場運轉的實質,並給齣投資者在市場上生存與取勝的最好建議與忠告。
經曆長年艱苦卓絕的研究與實踐,邁剋爾•莫布森最終化身為“投資界的先知”。
这是一本作者的论文集,书中从许多方面阐述了作者的投资建议,感觉作者比较看重肥尾理论和幂次理论。读完这后有一些收获,可以为进行投资提供一些不同的思路和考虑问题的方法。
評分这是一本作者的论文集,书中从许多方面阐述了作者的投资建议,感觉作者比较看重肥尾理论和幂次理论。读完这后有一些收获,可以为进行投资提供一些不同的思路和考虑问题的方法。
評分该书作者在哥伦比亚大学教《证券分析》时,每学期第一节课都会告诫学生,“这门课提出的问题远远比它回答的多得多” 同样,这本书也是如此,从多学科的角度,提出了很多有价值的观点,但同时,也提出了多得多的未回答的问题。 所以,从这个角度说,要说比肩《聪明的投资者》...
評分这本书每一章都是基本独立的,5分钟~10分钟就可以翻完一章,内容浅显易懂(但确实有些点到即止,流于肤浅),是茶余饭后的好读物,值得多读几遍,因为这本书涵盖范围很大,信息量也不少。 核心观点如下: 在一个随机因素极强的竞技场上,应该关注过程而非结果。 信息量过多...
評分这本书每一章都是基本独立的,5分钟~10分钟就可以翻完一章,内容浅显易懂(但确实有些点到即止,流于肤浅),是茶余饭后的好读物,值得多读几遍,因为这本书涵盖范围很大,信息量也不少。 核心观点如下: 在一个随机因素极强的竞技场上,应该关注过程而非结果。 信息量过多...
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