因子投资在国内的股票和债券市场上已经得到了广泛的应用,相应的中文版图书却是一片空白。本书为弥补这个遗憾而写作。作者既梳理了近50年来学术界和业界的理论方法,又针对中国A股市场给出了独立的、可复制的、高质量的因子实证分析结果,对中国资本市场的发展和完善意义深远。 本文作者来自 川总写量化 因子动物园 的创作者石川、刘洋溢和连祥斌,他们创作的关于因子投资的高质量内容早已得到学术界和业界的高度认可。 一览全貌: 从学术界、管理人和投资者三个维度详述因子投资基础 奠定基础: 投资组合排序法、广义矩估计等因子分析常用的统计学方法介绍 理解应用: 以A股市场为对象,从因子、多因子模型和异象三个角度进行实证分析 热门话题: 多重假设检验对挖掘因子和异象的危害、行为金融学、机器学习与因子投资等
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点亮小红书:获客增长实战指南 从小红书运营培训的视角,揭秘你不知道的小红书运营方法。引流变现、企业获客、实操案例、可复制化打法,一应俱全!一起掘金小红书!
1.本书作者具有多年的新媒体运营从业经历,主营小红书培训及流量变现3年,具有一线经验。 2.本书内容层层深入,从基础的小红书入门,到平台高阶玩法,再到实操案例,由浅入深。 3.书中介绍的内容打法全部来自实操,和其他理论派不同,这些方法在多个平台上取得了运营成果。
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机器学习与资产定价 资产定价、机器学习、金融学、经济学、量化投资等相关的从业人员、研究人员、投资人、高校学生和老师的前沿工具书。以经济学推理的方式将机器学习方法和思想引入投资实践和研究之中。
您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的? 几年前,对于某些对冲基金来说,机器学习或许还是 不能说的秘密 。但现在看来,机器学习几乎已经成为行业的共识。完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上,机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。 在投资领域,机器学习与资产定价的有效结合,助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流,头部的量化机构也都形成了自己鲜明的特色,而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下,以数据为基础的机器学习策略,不仅更具吸引力和成本效益,而且成为竞争优势的关键来源。 通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价,无论对学界理论研究还是对业界投资务实,都具有深远影响。以人工智能、机器学习并
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Jenkins 2权威指南 持续交付/部署流水线的下一代自动化解决方案|Jenkinsfile|Pipeline-as-code|BlueOcean|声明式流水线
1 Jenkins创始人Kohsuke kawaguchi,DevOps时代社区联合创始人萧田国、景韵倾情作序,原书作者Brent Laster专门为中文版作序,业内专家Jeff Liu、徐奇琛、杨振涛等联袂力荐。 2 这是一本实用的Jenkins书籍,通过阅读本书可以学到如何利用Jenkins 2的新特性来定义流水线即代码、集成其他关键技术,以及创建自动化的、可靠的流水线,以便简化和加速DevOps环境的建设。 本书包含的内容。 ■ 使用Jenkins通过代码创建持续交付流水线 ■ 理解如何迁移现有的任务和流水线 ■ 驾驭一些控制访问和安全性的优秀实践 ■ 领会流水线共享库的结构、编码以及用法 ■ 学会何时使用声明式语法和脚本式语法 ■ 探索Jenkins中新的和已有的项目类型 ■ 掌握新的Blue Ocean图形界面 ■ 在流水线中利用底层的操作系统 ■ 集成分析工具、制品管理和容器
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正版智库报告无主货币(2)——2015年中国数字货币研究9787552010381正版 沙钱 石玉萍 姬明佳
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程序员的自我修养—链接、装载与库( 网易云风力荐:莫到用时再读书!) 俯瞰程序前世今生参透代码如何变成程序在系统中运行 透过系统软件底层形成机制走进程序世界探索深层次的自己
每个技术专题都配备大量图、表和代码实例,力求将复杂的机制以简洁的形式表达出来。 提供了一个小巧且跨平台的C/C 运行库MiniCRT,综合展示了与运行库相关的各种技术。 能将程序的编译和运行过程所涉及的各种技术全面地串连起来介绍的,至今尚未有先例。 覆盖Windows和Linux两个平台,详述应用程序在编译、链接和运行时所发生的各种事项。 学习研究他人的代码是枯燥而耗时的,先行者的经验能避免重复劳动,直指经验和关键。 学会编程 易筋经 ,可以开发操作系统、编译器,甚至是开发一种新的程序设计语言。 由一个很小很简单的问题或示例入手,层层剥开、深入挖掘,探究每个机制 怎么做 。 务必理解 为什么这样做 ,力求深入浅出、图文并茂,尽力把每一步细节呈现给读者。
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