巴菲特投资与经营哲学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:埃琳娜·奇科娃

出品人:阅想时代

页数:292

译者:

出版时间:2017-1-1

价格:CNY 59.00

装帧:平装

isbn号码:9787300236377

丛书系列:阅想·财富

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掌控金融脉搏：现代投资组合构建与风险管理实战指南 作者： [此处可填写一个虚构的、经验丰富的金融学者的名字，例如：亚历山大·霍尔姆斯] 出版社： [此处可填写一个专业的金融或商业出版社名称，例如：普罗米修斯财经出版社] --- 内容简介 在信息爆炸、市场波动日益加剧的二十一世纪，传统的、基于单一理论的投资方法已然失效。本书《掌控金融脉搏：现代投资组合构建与风险管理实战指南》旨在为严肃的投资者、资产管理者以及金融专业人士提供一套全面、系统且高度实用的框架，用以理解、构建和维护一个能在复杂市场环境中持续产生超额回报的投资组合。 本书的核心在于动态适应性与量化驱动决策。我们摒弃了对宏大叙事或不切实际的“内幕消息”的追逐，转而深入探讨投资组合管理的科学本质——如何在不确定的世界中，基于概率和统计学的严谨分析，优化风险与回报的权衡。 全书结构严谨，从基础理论的重塑开始，逐步深入到前沿的量化策略与实战风险控制的每一个细节。 --- 第一部分：投资组合理论的现代基石（重塑认知） 第一章：超越马科维茨：现代投资组合理论（MPT）的局限与进化 本章首先回顾了经典现代投资组合理论（MPT）的假设前提，并着重分析了在现实市场中（如非正态性、流动性危机、交易成本）这些假设失效的场景。随后，我们将引入后现代投资组合理论（Post-MPT）的理念，重点探讨基于偏度（Skewness）和尖度（Kurtosis）的风险衡量，以及如何利用非对称风险回报结构来优化投资组合的构建。我们将讨论如何运用稳健优化（Robust Optimization）技术来应对输入参数估计误差带来的风险。 第二章：资产定价模型的深度剖析与选择 我们不仅仅停留在CAPM（资本资产定价模型）的层面。本章详细对比了多因子模型——从经典的Fama-French三因子模型（市场风险、规模、价值）到更新的HFRI（对冲基金研究机构）报告中提及的更多噪音因子（如动量、质量、低波动率）。我们将教授读者如何利用回归分析和协整检验来识别哪些因子在特定市场周期中具有真正的解释力和预测能力，而非仅仅是历史拟合的产物。本章将深入讨论目标设定理论在资产配置中的应用，确保组合目标与投资者的实际需求（如退休规划、资本保值）完美契合。 第三章：有效前沿的构建与动态调整的艺术 本书提供了一套详细的步骤，教导读者如何利用高级统计软件（如Python/R环境下的特定库）来计算和可视化有效投资组合前沿（Efficient Frontier）。重点在于，我们如何根据投资者的风险承受度（通过专门设计的问卷和行为金融学洞察来确定），在多元资产类别（股票、固定收益、大宗商品、房地产信托等）中，精确地定位最优投资组合。更重要的是，我们将探讨“投资组合权重调整的频率与机制”——何时应该进行再平衡（基于时间、基于波动率阈值、还是基于目标偏离度）。 --- 第二部分：风险管理的实战技术（量化与控制） 第四章：超越VaR：压力测试与极端风险建模 价值风险（VaR）在金融危机中暴露了其局限性。本章将深入讲解条件风险价值（CVaR，或称ES，期望亏损），这种方法对尾部风险的估计更为保守和准确。我们将详细演示历史模拟法、蒙特卡洛模拟法以及极端值理论（EVT）在不同市场环境下的应用。核心内容包括：如何设计和执行“反向压力测试”，即找出使投资组合损失超过某一阈值的最小且最有可能发生的一组市场情景，从而提前构建防御性策略。 第五章：流动性风险与交易成本的量化 在实践中，流动性约束往往是理论模型的最大敌人。本章探讨了如何将资产的交易成本（冲击成本、滑点）纳入组合优化模型中。我们将介绍市场冲击模型（Market Impact Models），并利用时间序列分析来预测不同资产类别的即时和短期流动性深度。对于私募股权、不良资产等非流动性资产，本章提供了一套基于折现现金流（DCF）与风险调整折现率的估值框架，以合理反映其流动性溢价。 第六章：系统性风险与对冲策略的精妙设计 本书的重点之一是系统性风险的识别和对冲。我们将超越简单的多头/空头配对，介绍基于宏观经济因子（如通胀、利率、地缘政治不确定性指数）的因子对冲。内容涵盖：如何使用期权策略（如跨式组合、领口策略）实现对特定下行风险的精确锁定，以及如何利用期货合约进行利率和汇率基准风险的有效对冲，同时最小化基差风险。本章将提供多个全球宏观策略的案例研究，展示如何通过对冲来稳定年度波动率。 --- 第三部分：投资组合的生命周期管理与应用（进阶实践） 第七章：另类投资的配置与尽职调查 另类投资（Hedge Funds, Private Equity, Infrastructure）由于信息不对称和低相关性，是现代投资组合不可或缺的一部分。本章着重于另类资产的风险特征分析，特别是如何利用夏普比率调整后的风险贡献度（Risk Contribution Adjusted for Skewness）来评估其真实价值。我们将详细阐述对冲基金的业绩归因（Performance Attribution），区分是管理人技能（Alpha）还是市场敞口（Beta）带来的收益，从而指导投资者选择合适的基金管理人，并避免“伪Beta”陷阱。 第八章：行为金融学与投资组合惰性 一个完美的数学模型需要一个理性的管理者来执行。本章探讨了投资人常见的行为偏差（如处置效应、从众心理、过度自信）如何系统性地破坏最优组合的结构。我们将介绍“去情绪化”的决策流程设计，包括如何设置预先承诺机制（Pre-commitment Strategies）和利用自动化再平衡工具来强制执行既定策略，确保纪律性，使组合的实际表现能尽可能接近理论最优值。 第九章：技术驱动的投资组合构建——利用机器学习 展望未来，本章介绍了如何将监督学习与非监督学习算法应用于投资组合管理。我们将探讨强化学习（Reinforcement Learning, RL）在动态资产选择中的潜力，以及如何使用聚类分析来识别具有相似风险收益特征的资产组，从而优化多元化。本书明确指出，机器学习是辅助工具而非替代品，重点在于如何将复杂模型的输出转化为可解释、可操作的投资决策，并始终对其预测的泛化能力保持警惕。 --- 结语：构建一个永续的投资结构 本书的最终目标，是帮助读者超越短期市场噪音，建立一个具有内在韧性和适应性的投资结构。我们相信，真正的投资成功，不在于找到一个“完美”的资产，而在于建立一个能够持续应对、消化并利用市场不完美性的动态管理体系。通过本书提供的工具和思维框架，读者将能够以科学、严谨的态度，真正掌控自己财富的未来。 目标读者： 机构投资者、财富管理顾问、资深个人投资者、金融工程研究生。 本书特色： 理论深度与实战工具并重，强调风险量化、行为矫正与技术工具的整合应用。

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有些新东西

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如果你看过很多巴菲特的书，这本依然可以再试试，有熟悉的故事熟悉的分析，但还是有些亮点

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有一个重要的结论：垃圾股不要碰，深度熊市看白马，其余时间是成长股的天下