CFP资格认证培训习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中信

作者:北京当代金融培训有限公司//北京金融培训中心

出品人:

页数:483

译者:

出版时间:2010-3

价格:49.60元

装帧:

isbn号码:9787508619132

丛书系列:

图书标签:

• 11
• CFP
• 资格认证
• 培训
• 习题
• 金融规划
• 理财
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• 投资

好的，这是一份关于《CFP资格认证培训习题集》之外的其他图书的详细介绍，旨在提供丰富的信息，同时完全不涉及您提到的那本书的内容： --- 探寻金融智慧的另一扇窗：《全球资产配置与量化投资策略》 本书聚焦于构建现代投资组合的深层逻辑与前沿技术应用，旨在为专业投资者和高净值客户提供一套超越传统框架的决策工具。 第一部分：宏观视野与资产配置的艺术 本书的开篇部分，我们首先将视野投向全球经济的复杂图景。不同于关注单一国家或市场的分析，本书强调理解地缘政治风险、全球央行政策联动性以及结构性经济转型（如数字化、绿色能源转型）对资产价格的长期影响。 1. 跨周期经济分析模型： 我们摒弃了简单地划分“牛市/熊市”的二元对立，转而采用“经济扩张、滞胀、衰退、复苏”的四象限模型，并结合货币政策周期和信贷周期，教授读者如何判断当前所处的宏观阶段，并据此调整大类资产的敞口。书中详尽解析了当前全球面临的主要“逆风”（如高企的主权债务、人口老龄化压力）如何重塑长期回报预期。 2. 风险平价与核心-卫星策略的进化： 传统的60/40 组合已无法应对低利率环境下的挑战。本书深入探讨了风险平价（Risk Parity）策略的理论基础，特别是如何在非相关性资产（如大宗商品、通胀挂钩债券）中实现真正的风险分散。同时，对于核心-卫星策略，我们不再局限于传统的“指数+主动”模式，而是引入了“质量因子卫星”和“韧性基础设施卫星”的配置思路，详细说明了这些策略在不同市场波动率下的表现差异。 3. 另类投资的深度挖掘： 传统上被视为高门槛的私募股权（PE）、风险投资（VC）和对冲基金，在本章中被系统性地解构。我们提供了对PE投资中“J曲线效应”的精确测算方法，以及如何通过二级市场交易（Secondary Market Transactions）来优化流动性风险。对于对冲基金，本书侧重于分析市场中性（Market Neutral）策略的执行细节，特别是如何通过高频数据来验证管理人报告的回撤数据。 --- 第二部分：量化投资的实战演练与前沿技术 本部分是本书的核心，它将理论模型转化为可执行的交易信号，侧重于数据科学在金融决策中的应用。 1. 因子投资的精炼与去芜存菁： 因子模型是量化投资的基石。本书超越了经典的Fama-French五因子模型，重点分析了近年来新兴的“行为因子”（如羊群效应、认知偏差因子）和“高质量因子”（如盈利稳定性、资产回报率的持续性）。我们提供了基于机器学习（如梯度提升树XGBoost）对数百个潜在因子进行筛选和排序的实战案例，以识别真正具有长期预测能力的因子组合。 2. 机器学习在时序预测中的应用： 传统的ARMA、GARCH模型在捕捉非线性关系方面存在局限。本书详细介绍了如何利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来处理复杂的金融时间序列数据。书中通过具体的Python代码示例，展示了如何用LSTM模型预测特定商品期货的短期价格波动，并对比了其与经典统计模型的预测精度和稳定性。 3. 另类数据源的整合与清洗： 在信息爆炸的时代，谁能有效利用非结构化数据，谁就能获得超额收益。本章探讨了如何合法合规地使用卫星图像数据（例如，监测零售商停车场的繁忙程度来预测季度财报）、社交媒体情绪指标（Sentiment Analysis）以及供应链交易记录。重点在于数据预处理和“信号降噪”的技术，确保原始数据能转化为可靠的交易信号。 4. 投资组合优化的贝叶斯视角： 现代投资组合理论（MPT）依赖于对未来均值和协方差矩阵的精确估计，这往往是其最大的弱点。本书引入了贝叶斯统计方法，允许投资者在没有历史数据或历史数据失效时，将专家知识（先验信息）融入到资产权重估计中。这对于投资于新兴市场或首次发行资产（IPO）时尤其关键。 --- 第三部分：风险管理与技术基础设施 成功的投资不仅关乎收益，更关乎资本的保全。 1. 动态风险预算与压力测试： 本章强调风险管理是一个主动而非被动的过程。我们介绍了“风险价值（VaR）”模型的局限性，并提供了更具鲁棒性的“条件风险价值（CVaR）”的计算方法。书中还包含了针对特定宏观事件（如全球供应链中断、主权债务危机）的压力测试场景设计，帮助读者理解在极端情况下投资组合的真实脆弱性。 2. 投资组合的流动性管理： 在市场恐慌时，无法变现的资产价值为零。本书提供了一套实用的流动性指标体系，用于评估不同资产类别在赎回压力下的潜在损失。对于高流动性要求的客户，书中详细阐述了如何利用衍生品对冲特定期限的流动性缺口。 3. 技术堆栈的构建： 对于希望自行构建量化系统的专业人士，本书提供了从数据获取、清洗（ETL流程）、因子计算到回测引擎搭建的技术路线图。我们详细对比了不同回测框架的优劣，特别是如何避免“数据透视”（Look-ahead Bias）这一量化回测中的常见陷阱。 总结： 《全球资产配置与量化投资策略》不仅仅是一本工具书，它是一套思维体系的升级。它要求读者跳出传统的财务报告解读框架，拥抱数据科学的力量，以更审慎、更具前瞻性的视角来管理和增长财富。通过本书的学习，读者将能够构建出适应多变市场环境，且在信息不对称时代具备竞争优势的投资决策流程。

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