本书介绍了投资中常见的误区，以及被忽略的真相，引申出适合绝大多数普通投资者的投资方法——价值投资法。针对新手入门学习价值投资普遍会遇到的问题，对价值投资的学习流程进行了逐一拆解，完整介绍了价值投资的本质，入门需要学习的基础知识，行业分析方法，公司分析方法，财务分析方法，精通价值投资的心法等，并用具体的公司分析案例，手把手演示价值投资实操。考虑到价值投资的学习门槛比较高，本书在保证内容完整度的前提下，对艰深的知识点做了大量的简化，而且将行业分析、公司分析、财务分析等尽可能做了模板化。另外专门选取具有代表性的行业龙头股做案例演示，让初学者也可以快速入门价值投资法。

2021年，外经中心统筹全国31个省（自治区、直辖市）、新疆生产建设兵团农业农村行政主管部门，以及北大荒农垦集团、广东省农垦总局及其他涉农央企等单位，完成了境内739家企业2020年对外农业投资信息采集。经梳理，编制了2021年度的《中国农业对外投资合作分析报告》。报告共六章，包括总体情况、投资分布、产业分布、对外投资分析等，以及“一带一路”国家和主要经济合作组织投资情况。报告以数据为依据，经整合分类，面、线、点结合，全面展示年度对外农业投资的状况和特点。数据翔实、内容丰富，具有很强的参考价值。

耐心的资本

不管你的人生阶段和目前的财务状况如何，财务自由是有可能实现的。在通往财务自由的旅程中，你需要正确的工具、策略和心态为伴。本书作者将看似艰巨的财务自由目标拆解为一个个简单、循序渐进、具有可实践性的步骤，并通过真实的成功经验和失败案例，细致解答了如下问题：？？为什么现在是成为投资者的好时机？？？如何为自己量身定制理财计划？？？如何选择投资顾问？？？哪种资产配置方式更适合自己？？？市场到底是如何运作的？？？如何在波动的市场中保持平静与理性？？？金融服务行业有哪些不想让外人知道的秘密？财务自由不仅关乎金钱，它还关乎人生的满足感与幸福感。这本书是一位良好的向导，可以带领你走上财务自由之路，加速财务自由之旅。

现代金融产品往往以其复杂的设计、层层的嵌套，令投资者、避险者乃至政府监管部门一头雾水，却为金融行业带来了大把的钞票。本书作者是世界知名银行家和投资顾问，被彭博社誉为“当代五十位*杰出的金融思想家”。作者结合其在全球金融衍生品行业三十多年的从业经历，将行业内幕、亲身经历和盘托出。本书以内部人士的视角、幽默辛辣的文笔及准确的预见而成为国际畅销书。本书的内容妙趣横生，令读者一边收获丰富的金融知识，一边享受畅快淋漓的阅读体验。不论您是金融行业中的卖方，还是买方，抑或是普通读者，都能在阅读中发出“难得好书”的感慨。

《市场情绪驱动的资产价格效应及智能投资策略研究》主要包括三个部分。第一部分是理论机理研究。该部分阐述了市场情绪及资产定价的理论基础，分析了市场情绪对资产价格的影响，并分析基于交易信息和媒体信息的市场情绪及其资产价格效应。第二部分是模型构建及实证研究。该书分别构建两类智能投资策略模型，第一类为运用隐马尔可夫模型和支持向量机模型构建市场状态识别模型；第二类为运用深度学习理论与方法构建以交易行为和数量为输出结果的交易模型，并分别运用中国证券市场的相关数据实证检验模型的效能。第三部分是对策研究，基于理论机理研究和模型构建及实证研究的结果，该书从投资策略的构建、量化系统的开发等方面提出了智能投资决策的相关对策。《市场情绪驱动的资产价格效应及智能投资策略研究》对市场情绪及其所带来的资产价格效应进行了系统性研究，初步探讨了嵌入市场情绪的投资交易策略，从而为市场监管和投资决策提供技术支持和经验证据。该书的研究还存在一些不足，如在市场情绪的度量过程中如何更好地结合交易信息和媒体信息以形成更具综合性的市场情绪指数，在智能投资模型的训练过程中可引入更多类型的人工智能算法，并考虑资产定价及风险管理的相关理论形成算法和经典理论相结合的交易决策模型，同时对模型可进行风险调整收益等多方面的绩效评价。

互联网金融的核心竞争力在于风险控制能力。而互联网金融中安全风险、信用违约、信息不对称等一直是制约行业健康发展、平台稳健运营的内在阻力。在众多风险之中，互联网金融欺诈具有业务环节多、手段多样化、隐蔽性极强的特点，会给互联网金融平台带来极大的风险和财产损失。因此，反欺诈的研究势在必行，无论是快速检测清除潜伏的欺诈，还是挖掘作案模式建立预警机制防患于未然，对整个互联网金融平台的风险控制均具有重要意义。《互联网金融欺诈识别与风险防范》以互联网金融平台为研究对象，着重研究其运作中存在的欺诈风险，特别是个体欺诈与群体欺诈的风险识别与防范；介绍了互联网金融发展的现状与面临的问题；围绕信用评分和欺诈识别两大风控主题，基于机器学习、深度学习以及图模型算法研究了互联网金融欺诈与风险防范；通过随机森林、文本挖掘、半监督自适应模型等方法对互联网金融风控进行了实证研究。现有研究多使用平台的财务数据、运营数据等，但这些数据大多存在滞后、造假等问题。而在互联网这片沃土上成长起来的互联网金融，有着极其丰富的互联网用户评价数据，本专著利用这些实时数据进行研究。一方面，通过收集平台数据构建互联网金融词典，对评价主题、情感倾向进行识别，并进一步构建平台舆情监控与预警系统，实现对问题平台的及时准确识别和对正常平台的全天候监控。另一方面，将单个互联网金融平台作为研究结点，构建互联网金融平台网络，基于网络分析、复杂网络理论和平台舆情文本数据挖掘，通过构建关联网络模型与计量模型，研究信息传播对互联网平台投资与借贷的影响，以及信息交叉传播与平台风险的相关性，剖析关联平台间风险传播的机理。针对现有平台在运营中积累的各类风险，本专著提出具有可行性的风险缓释方案，进而为政府防范化解互联网金融风险决策提供支持。《互联网金融欺诈识别与风险防范》核心内容是构建反欺诈模型，识别互联网金融领域中的个体欺诈尤其是群体欺诈以及平台欺诈，搭建应用于网络信贷平台的风险控制系统，提升互联网金融行业的整体风控水平。.将机器学习方法与金融风险控制理论相结合，提出新的互联网金融风险度量方式，为投资者进行理性投资提供一定参考。《互联网金融欺诈识别与风险防范》读者对象包括高校师生、互联网金融从业者、金融监管机构。

本书的主要目的在于探讨以下几个方面的问题：系统性风险的理论机理如何？在受到外部冲击时，经济金融网络中行业系统性风险特征如何演变？系统性风险受行业特征等内在因素影响效果如何？当前货币政策对行业系统性风险具有什么样的影响及其对行业杠杆比率效应产生什么样的影响？产业政策的实施如何影响系统性风险的变动？什么样的产业政策对于维护金融稳定更有效果？

本书是以“经典金融风险管理案例+思政”的形式呈现金融风险管理的学习要点的。结构清晰，案例信息容量大，并融合了丰富的思政要素，对金融机构管理者面临的风险，以及管理这些风险的方法和市场做了全面介绍和详细分析。全书结构分10章，内容包括：利率风险、信用风险、外汇风险、市场风险、操作风险、流动性风险、表外风险和主权风险等。本书适合作为高等院校金融学类专业本科高年级学生、研究生，以及MBA、EMBA学员的金融机构管理课程教学思政案例，也可作为金融机构管理者及理论工作者的参考案例。

本书是证券业从业人员一般从业资格考试科目“金融市场基础知识”的辅导用书。全书由两部分组成：第一部分为机考题库，精选了6套机考真题试卷，并对全部题目进行了详细的分析和解答；第二部分为高频考点总结，紧扣考试大纲，明确考试重点，适合考生考前重点复习。圣才学习网（www.100xuexi.com）提供证券业从业人员一般从业资格考试辅导方案【视频课程、电子书、题库等】。购书享受大礼包增值服务【本书机考题库（手机版、电脑版）+本书高频考点电子书（手机版、电脑版）+章节题库+模考冲刺卷】。手机扫码（本书封底）领取本书大礼包。