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醉染图书市场:看不见的手与脱缰的马9787111589716
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目录序前言部 市场、收益与风险章 专家建议 / 2喜剧频道大战CNBC精灵指数财经通讯见解第2章 无效市场设 / 14有效市场说与实研究结果价格未必总是对的市场坍塌:有何信息支持?基本面的变化与股价变化之间的断裂价格变化决定了金融新闻运好还是技高?文艺复兴大奖章的辉煌纪录有效市场说的错误前提:以棋局为喻有些者甚至并没有想要赢缺了哪一块瞎猫碰到死耗子:为何市场如此难以战胜对有效市场说的谬误进行诊断为何有效市场说注定要被经济学理论所抛弃见解第3章 历史回报的残暴统治 / 58标普指数在市场见顶或见底后的表现高回报和低回报年份对长线的含义选择优选的板块有用吗对冲:优选历史回报策略的相对业绩为何选择业绩很优的板块或策略类型会跑输那么多等等!我们是不是想说明……见解第4章 风险计量指标 / 90错误计量不如不计量风险计量指标:波动问题在哪里隐含风险如何评估隐含风险我们容易混淆波动和风险风险价值(VaR)指标存在的问题资产风险:为何其外表极具欺骗?格重要吗?见解第5章 波动:不仅是风险——以杠杆ETF为例 / 115杠杆ETF:所得非所愿见解第6章 历史业绩陷阱 / 125潜在风险数据相关陷阱过高的收益率可能反而是坏事无可比过长的历史业绩往往失去意义见解第7章 回测数据,天使还是恶魔? / 135见解第8章 如何评价历史业绩 / 138仅仅看收益率是没有意义的风险调整后的收益指标索提诺(Sortino)比率可视化业绩评估见解第9章 相关:事实与谬误 / 168相关的定义相关体现的是线关系确定系数“荒唐的”相关关误区熊市中的表现相关与贝塔见解第二部分 以对冲作为选择0章 对冲的起源 / 1821章 对冲概述 / 192对冲与共同的差异对冲类型与的相关2章 对冲的观念与现实 / 209对冲的基本原理在对冲中引入组合的优势管理期货的特例单一风险见解3章 关于对冲的恐惧:人使然 / 219一则寓言关于对冲的恐惧4章 FOF表现不佳的悖论 / 226见解5章 杠杆谬论 / 武断的规则的愚蠢之处杠杆和者偏好杠杆何时危险见解6章 账户管理:比更便捷的选择 / 241管理账户和之间的本质区别管理账户的主要优点个人管理账户与间接管理账户为什么经理认同管理账户有没有策略是不适用于管理账户的反对管理账户的四种观点见解对第二部分的补充 对冲的回报如梦幻泡影? / 254第三部分 组合7章 分散:10只够不够 / 260分散的益处分散:要多分散才合适随机风险异质风险分散策略的有效讨论见解8章 分散:何时该去繁从简 / 270见解9章 劫富济贫的罗宾汉 / 276新的实验组合重组的原理是什么澄清一点见解第20章 波幅大就一定不好吗 / 287见解2章 组合的构建原则 / 292组合很优化问题组合构建的八个原则相关系数矩阵见解附录一 期权基础知识 / 308附录二 风险调整后的收益指标 / 313关于作者 / 317
杰克D. 施瓦格(Jack D. Schwager),期货与对冲领域的专家,拥有传奇经历的资深交易员。广受欢迎的交易领域作者。他目前是ADM者服务多样化策略的联席经理。他同时还是一家知名量化交易公司Marktopper的顾问,主要负责指导大型系统交易项目,运用自身的技术来开拓全球期货组合。
此前,施瓦格曾任财富集团合伙人,该集团是一家伦敦对冲咨询公司,后被Close Brothers集收。他还在做过22年的研究总监,以及10年的商品交易顾问的主要负责人。
施瓦格先生近20年来在紧张的交易工作之余,走访了几十位全球很好的经理与交易员,将他们的思想与知识整理成“金融怪杰三部曲”。他的书籍为对冲与交易领域记录下了浓重的一笔。
前言多年以前,我在一个券商那里做研究总监。我工作的职责之一就是评估商品交易顾问(commodity trading advisors,CTA)。监管机构要求CTA披露的一个数据是其已注销的客户账户中,盈利账户的比例。我惊奇地发现,基本上我看到的所有账户注销时都是净亏损的,哪怕是那些没有经历过大市亏损年度的客户!很显然,这表明者选择进入和退出市场的时机是多么差,以至于他们里面的大部分人都亏钱了,哪怕他们选的是市场的常胜将军,CTA!者对时机选择难以把握表明了这样一个事实,那就是他们在进行顺利的时候会投钱进去,但是一旦发生损失他们便会退出市场。这样的决策看似很正常,甚至是我们的本能,但却是错误的决策。者优选的敌人正是自己。大多数者的天直觉恰恰让他们做了错误的决定,而且屡试不爽。华特·凯利(Walt Kelly)的有名动画片《勃哥》(Pogo)里的一句名言可以作为广大者的箴言:“我们已经见过我们的敌人了,那就是我们自己。”在上犯错误可不是菜鸟的专利。即便是职业者也常常会犯错误。一个常见的错误就是基于不充足或者与现状不符的数据得出结论,而这个错误的表现形式多种多样。2000年年初的房地产泡沫就是一个经典例子。造成这个泡沫的一个主要因素就是用数学模型来对复杂的住房抵押贷款券(mortgage backed securities)进行定价,而问题的症结正是根本没有足够的数据来建构模型。当时,那些次贷借款人无须工作、收入或者资产验就拿到了住房抵押贷款。因为此前根本没有出现过质量如此之低的抵押贷款,因此根本就没有相关的历史数据可供借鉴。那些复杂的数学模型都是基于与现状不符的历史数据而构造,因此导致了灾难的失败。这些数学模型在没有相关历史数据可供参考的情况下,仍对充满风险的住房抵押贷款券提供了高评级依据。者损失了超过万亿美元。基于不充分或者不适当的数据得出结论在界毫不鲜见。以数学模型构建组合是另一个普遍存在的例子。通常组合优化模型用历史回报、波幅以及资产之间的相关来构建很优组合,很优的意思是在既定波幅水平下能产出优选未来回报。但这里忽略了一个重要问题,那就是历史回报、波幅以及资产相关能代表未来水平。这个通常定的,也就是说数学模型推导的结果能准确地符合历史数据,但却无法对未来提供有意义的指导,有时候甚至会导致误导的结论。然而未来,才是对者重要的。市场的理论和模型通常都是基于数学上的简便,而非实据。理论的大厦建造在市场价格是正态分布这样的设上。正态分布设对券分析师而言好用,因为只有这样那些基于准确的概率论的设才能成立。每隔几年,全球市场上总有那么一次价格波动会被称为“千载难逢”甚至“百万年间才有那么一次”,这些概率从何而来?这些概率都是在价格正态分布设下,某个价格波动的幅度出现的概率。这些万年难遇的时间在短短数年内都让我们碰上了,难免让人怀疑这些数学模型到底符合现实世界里的市场状况。可惜对于大多数的学术研究和财务建制而言,这个结论并未盛行。数学上的简便战胜了现实。一个明了的事实就是,如果我们硬要坚持在现实市场中使用这些模型的话,很多广泛使用的模型及其设都是错的。同时,者固有的偏见以及无根无据的信念,又进一步导致更加错误的结论和决策。在本书里,我们会质疑那些普遍应用于过程中各个方面的主流观点,包括资产选择、风险管理、业绩计量以及组合配置。那些普遍接受的真理在残酷的现实面前往往会显露它们的无稽。
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