近年来，我国的资本市场逐步开放，资本体系日益完善，各级资本市场逐步建立，丰富了企业的投融资渠道。在此大背景下，股权成为资本青睐的投资方式。什么是股权投资？如何进行股权投资？哪些行业和市场存在股权投资的机会？
在本书中，作者用简单而直白的语言及其总结出的一套股权投资方法论，结合市场热点和生动的案例，介绍了股权投资的本质和特点，其中涵盖了从投资前的市场调研、分析、预判，到投资中的操作技巧、风险控制和价值实现，再到投后管理等内容，帮助读者更直接、更深刻地了解股权投资的规律性、复杂性和动态性，养

本书汇集了作者在华尔街从业时的所见所闻，以及他作为从业多年的首席财富咨询师为客户制定投资计划并实施的过程中积累的宝贵经验。作者梳理出了九大日常投资和理财中常见的误区，并一一对应开出了药方。作者将晦涩难懂的金融专业知识与投资策略通俗直白地剖析给大众读者，给出了切实可行的投资策略，帮助读者发掘并打造自己独有的投资者基因，突破误区并真正赢利。通过掌握分辨到底是商机还是仅为干扰性因素的技能，学会如何降低投资风险，真正掌控自己的财富，拥抱高质量的生活。

本书从财商思维和理财方法出发, 为职场人提供了摆脱死工资、增长财富的新思路。本书载内容编排上共设置上片和下篇共13章, 上篇分析了职场人的财务痛点以及理财误区, 下篇介绍了8种理财方式, 包括储蓄、信用卡、债券、黄金、基金、股票、借贷、项目投资。本书立足于积蓄不多、初接触理财的投资者的需求, 从财产保值、抵抗工资缩水的角度出发, 讲述了职场人如何正确理财, 意在帮助读者明确理财思路, 早做财务规划, 摆脱死工资的陷阱。

本书共分为投资概述、货币市场投资、股票市场投资、债券市场投资、基金市场投资、保险市场投资、其他投资、投资理财风险与金融骗局、金融理财与人生、综合理财规划十个模块的内容。每个模块下设若干单元,每个单元以贴近实际的案例导入,单元内容以解决实际问题为目标设计理论知识框架, 每个模块结束后还编写了模块小结和自测练习,充分体现了“教、学、做、练”一体化。

理解策略之道，万变不离其宗。本书从策略研究框架的迭代出发，思考A股投资环境变化带来的策略研究进化，沿着大势研判、风格配置、行业比较、新兴产业、选股策略等方向，展开从基础到进阶全面的策略研究，是作者十余年策略研究的思考成果与总结。作者被机构投资者誉为擅长大势研判的策略分析师。包揽2014-2022年新财富、金牛奖、水晶球奖、新浪金麒麟等所有重要奖项，现任中国保险资产管理业IAMAC资管百人专家。个人公众号戴康的策略世界备受业内关注。本书具有以下几个特点：其一，与回顾历史复盘股市的书籍不同，我

汇率理论研究大致涉及汇率决定理论和市场汇率波动理论及对它们的实证研究、汇率制度和汇率政策的规范性研究、汇率学说史研究等四个方面。本书全书共分13章，基本围绕这四个方面展开。本书力求实现的目标有：，将汇率理论与其学说史结合，在每章中把涉及的原创文献和发展文献罗列出来，希望通过这一部分的工作，能给读者在纷繁广博的汇率文献之中指出一条便捷的通道。第二，在传统比较静态分析的基础上，引入一些重要汇率模型的动态版本，以便读者深入理解、完整把握汇率运动和经济调整的动态过程。

本书是第一本将奥地利学派经济学与投资实践紧密结合的书。书中深入浅出地介绍了奥地利学派经济学的基本理论，并提炼出这一理论在投资实践中的运用方法。奥地利学派经济学有一些鲜明特点：第一，对货币、经济周期和人的行为有深入的研究；第二，立足长远，立足价值；第三，特别注重区分虚幻的经济繁荣与真实的经济增长。因此，奥派学者往往能够准确预测重大经济危机。这些理论上的优势对于投资者来说特别重要。书中对稳健的资产配置给出了具体建议，作者非常详细地告诉投资者在不同的外部环境下如何选择资产以及不同资产的特征等，详细介绍

本书采用技术—应用—监管的整体框架，系统、全面地阐述了区块链技术、区块链金融应用和区块链金融监管的理论研究和实践探究。本书从传统业务理论切入，通过区块链金融典型案例和实施路径讲解区块链金融应用模式，全景展现了区块链技术变革重塑金融新业态模式探索，为读者提供了丰富的理论成果和应用参考。全书结构合理、层次清晰、数据翔实、理论系统完整，对学习区块链金融相关知识的读者具有较强的指导意义。

本书以项目为引领、任务为驱动，带领学生由浅入深，了解大数据的含义及特征，认识大数据在金融行业的应用价值和应用趋势，理解金融大数据的处理流程和常见处理技术，通过理实结合的方式掌握Python分析软件的操作技术，在此基础上通过大量案例和实操练习，使学生进一步掌握大数据在金融精准营销、银行、证券、保险和财务分析等领域的应用原理，以及具体的大数据分析处理技术。以金融大数据的处理流程为框架，从金融数据认知、数据处理技术、金融数据应用三个层面构建课程体系。

本书是在大数据框架下，全面介绍金融科技在处理真实场景金融问题时需要掌握的最重要的几类机器学习方法，并将重点放在实施过程中需要用到的特征提取、可解释性、隐私保护与数据安全共享等相关内容的讨论上。 本书内容分三部分:第一部分由1～6章组成，主要讲常规情况下，机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；第二部分由第7章和第8章组成，主要讲在数据隐私保护和安全要求下，机器学习如何进行大数据风控建模；第三部分由9～16章组成，主要讲如何基于吉布斯抽样算法建立特征提取的理论 和标准框架及其在包含投资和融