本书为读者打开头部投资银行的神秘大门，并以通俗易懂的方式，向读者解释头部投资银行的投资组合经理与金融分析师分析公司的方法。 德意志银行、高盛、摩根士丹利、瑞士信贷和瑞银等头部投资银行的专家对公司进行估值的真实方法在书中都有详细介绍。本书不同于其他大多数出版物，只侧重于单一的估值模型，而是对当下投资行业所用的不同估值框架进行一一探讨。 本书zui后由阿斯沃思·达莫达兰执笔，对各种估值方法与替代方法进行了精彩的总结。达莫达兰先生是股票估值领域的ding级权威专家之一，写过多本广为人知且深受好评的

“我必须学会在正确的时候赚很多钱，在犯错的时候不要损失太多。我的交易系统必须足够简单，以便于理解。” 这段睿智的话出自明特投资管理公司创始人拉里·海特，这家公司是美国di一家管理规模达到十亿美元的对冲基金公司。在《投资的原则》中，拉里·海特将和你一起分享他的交易原则和生活原则。 这本令人耳目一新的自传讲述了一个出身工薪阶层，曾患有阅读障碍且视力受损的男孩如何成长为全球zui成功的交易员之一的故事。拉里·海特将对生活的理解运用到了投资中，他所做的一切都基于理解人性的弱点和解读人的行为，这是看穿

罗伯逊1980年创立老虎基金，以800万美元起家，到90年代末，已经发展到200多亿美元，是原始规模的2500多倍，跻身当时全球最大、最成功的对冲基金之列，期间年平均回报率高达31.7%。他还培养了众多杰出的基金经理。有专家称他为“现代对冲基金行业真正的创始人之一”。 本书对罗伯逊和他的同事、朋友进行了大量采访，揭示了这位传奇基金经理的交易策略、投资风格和决断能力，展现了他如何在股票、商品市场、全球宏观等领域发现并执行交易，也描写了他的投资失误和黯然离场，让读者得以窥见他的个人世界。 罗伯特

本书是在同一家投行效力时间最长的美国投行家——摩根士丹利分析师詹姆斯·A.朗德的40年职场经验分享，从职业生涯规划、客户关系管理、做卓越的领导者三个角度，分享了作者自我管理、客户管理、团队管理的宝贵经验。朗德每年都会做大约50场演讲，内容涵盖投行人士的情商和软技能的提升。他的演讲在华尔街金融圈和美国众多高校广受欢迎。在摩根士丹利，他作为投行家的生涯已经成为一代传奇。

《投资有规律》（第2版）围绕着如何科学看待股票投资展开，关键词是商业模式。第一章，从具有普遍适用性的“命”“势”“能”“运”来解构股票投资，分析股票投资自身的盈利模式，提出了时间套利，回答了股票市场有哪些钱可以赚、各方参与者都是怎么赚钱的、钱被谁赚走了等问题。第二章，主要围绕A股历史上的牛市与熊市，尤其是股灾分析其成因。第三章，关于预测未来，需要解决投资的方向、幅度、时点三个问题。第四章，围绕A股绕不开的周期，从商业模式入手，分析了周期的根源与周期波动的特点和规律。第五章，研究对象是估值，提出了

本书以作者首次提出的“股东资源”这一全新的学术概念，全面分析论证了其在公司生存、发展中的重要价值。作者认为，与其“事后观察”并讨论股权结构对于公司治理、公司业绩的影响，不如“事前预判”什么样的股东会走到一起创办公司并共同追求价值增值。在股东资源逻辑看来，“物以类聚，人以群分”很好地刻画了公司由传统的“资合”向现代的“人合+资合”蜕变过程中所体现的资源效应（物质基础）以及内嵌于公司运行中的治理逻辑（上层建筑）。其中，股东资源（主要指少数大股东的资源禀赋）的异质性、互补性、长期性，以及股东资源集聚对

本书的使命是帮助老师们用专业的教学设计把知识经验开发成课程，并用有效的教学方式传授给学生。传统的课程开发几乎是内容的堆砌，老师备课的主要任务是准备自己要讲的内容。本书脱胎于作者主讲的线上课程“金课开发训练营”，用15讲内容系统地讲授了建构主义课程开发的关键主张和核心技能。实际上，比内容更重要的是设计学生的学习参与以及吸收转化过程。课程究竟要实现什么样的教学目标？不同类型的内容该用什么样的教学策略？如何用有效的过程框架展开教学过程？用什么样的教学形式才会让学生有更深刻的学习体验？用什么样的结构来统

本书作者通过个人学习Python的经历,萃取出一套高效率的学习途径,帮助零基础的非专业程序员迅速掌握Python语言来进行数据处理、分析金融数据以及展开数字化营销。全书共7章,第1章介绍基础知识,第2章介绍如何写脚本,第3章重点介绍Pandas数据分析,第4章介绍Python数据抓取,第6章和第7章介绍如何运用Python来进行金融数据分析和数字化营销。

大数据征信是大数据技术与征信业务相结合的产物，它通过对多源、异构、海量、实时数据进行采集、整理、分析和挖掘，实现多维度刻画信用主体画像，并运用大数据技术设计征信评价模型，向使用者提供信用主体的履约和信用状况，作者团队研发平台为大数据征信智能评估与开放服务平台。在《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》相继施行的背景下，本书就如何规范大数据征信行业及如何让大数据征信赋能其他行业展开分析和设计。 本书主要面向大数据技术从业人员、征信行业从业人员和有意愿了解大数据征信的各行业主体

“十四五”时期，我国社会信用体系建设将进入高质法治化发展新阶段，作为推动“放管服”改革、提升治理能力的基础支撑，信用优化营商环境成为引领经济新常态的重要抓手，信用支撑数字经济成为经济可持续发展的新思维。本书系统地介绍了我国社会信用体系建设现状及发展趋势，讲解了大数据信用智能评估技术原理及其在互联网金融、养老、医药、社会治理等领域的示范应用案例，为信用评估技术在科技服务、社会治理及其他新型服务等方面的应用提供参考和借鉴，从而优化社会信用环境，助推社会信用体系建设。本书适合征信、金融、科技、社会管理