新書推薦：
《
500万次倾听：陪伤心的人聊聊
》
售價：HK$
53.8
《
英国商业500年（见证大国崛起与企业兴衰，启迪未来商业智慧。）
》
售價：HK$
80.6
《
万千心理·儿童心理治疗中的心智化：临床实践指导
》
售價：HK$
87.4
《
自我囚禁的人：完美主义的心理成因与自我松绑（破除你对完美主义的迷思，尝试打破自我评价过低与焦虑的恶性循环）
》
售價：HK$
66.1
《
周易
》
售價：HK$
44.6
《
东南亚的传统与发展
》
售價：HK$
67.2
《
乾隆制造
》
售價：HK$
87.4
《
资治通鉴臣光曰辑存 资治通鉴目录（司马光全集）（全二册）
》
售價：HK$
304.4
|
| 編輯推薦： |
股市投资天然遵循“二八法则”，大部分投资者在股市中是不赚钱的。在以往的历史中，能赚钱的主要是两种人：一种人是巴菲特、索罗斯这样的资本天才或投资大鳄，一种人则掌握了大数据与算法，通过量化投资和高频交易占尽先机。
没有多少人能复制巴菲特和索罗斯的成功。而在以往，投资顾问服务只面向极少部分站在金字塔尖的富裕阶层。但是，这种现象将会很快被技术所带来的变革实现。包括AlphaGo在内，越来越多的案例告诉我们：人脑已经无法与AI展开平等竞争。金融与科技的结合将带来革命性的突破，尊重技术革新带来的金融规律演变，结合AI的优势，利用智能投顾的力量去进行财富配置将是金融行业的大势所趋。
那么，人工智能究竟会带来哪些变化？我们如何应对？本书较为系统地介绍了智能投资的历史及发展现状，并重点阐述了智能投顾的新发展，对金融及金融科技从业者和观察者来说都是不可多得的参考书。
AlphaGo战胜柯洁后，达利欧的量化投资原则也席卷业界。机器学习主导的AI投资基金年化收益已超过对冲基金，智能投顾即将颠覆基金、证券领域。从此，智能投资被认为是新时代投资的“炼金术”。本书对智能投资做了详尽分析，是掘金智能投资的智慧之
|
| 內容簡介： |
在股市中，绝大部分散户并没有赚到钱。诺贝尔经济学奖得主、行为经济学家塞勒等人告诉我们，人天生具有很多的非理性行为，而且难以克服，而这正是大量散户亏钱的原因。随着投资市场越来越完善，投资者心态越来越成熟，今后的投资交易必将更多地被交给机器。智能投资可以通过大数据与计算机算法为普通的投资者提供低成本与低风险的投资服务。一扇新的大门渐渐开启。
本书回顾了智能与金融的发展史，将智能的演进同金融的进化合二为一，对人工智能的前世今生做了深入的阐述。如果说以巴菲特和索罗斯为代表的投资家仍然在与人较量，那么量化投资、高频交易、机器学习等技术已经开启了人与机器较量的时代。聪明的投资者都应当拥抱智能，让机器成为投资的朋友。
当然，目前的智能投资技术还不够完善，历史上也曾经出现过因为机器交易而导致的金融泡沫，甚至还有新的泡沫正在形成。但整体而言，智能投资应该成为人的朋友，而不是敌人。
本书适合金融科技行业研究者、从业者、投资者及对金融投资感兴趣的人群阅读。
|
| 關於作者： |
崔传刚，财经作家，译者，北京大学传播学硕士，清华大学五道口金融学院媒体奖学金获得者。曾担任搜狐网高级主编，后进入金融投资领域，并曾在创新工场等多家金融投资机构任职。
拥有十余年财经媒体从业经验，采访过众多全球顶级投资人和经济学者，也为多家财经媒体撰写了大量专栏文章。译有2015年诺贝尔经济学奖得主安格斯•迪顿的《逃离不平等》和投资家巴顿•比格斯的《癫狂与恐慌》《超级版图：全球供应链、超级城市与新商业文明的崛起》等作品。
|
| 目錄：
|
序散户炒股为什么总是亏钱
第一部分智能投资简史（从古代到20世纪）
第一章智能投资史前史：从古代到19世纪
何谓智能?
智能发展史前史
20世纪之前的金融
中国的金融状况
小结
第二章20世纪的智能投资
人工智能的诞生
跌宕起伏的人工智能
击败市场： 个人投资的进化
散户退潮与交易电子化
机器投资的崛起
量化时代
机器的原罪
小结
第二部分智能投资新时代（21世纪——）
第三章机器赢家
网络泡沫
衍生品之殇
量化危与机
高频交易时代
大奖章基金
小结
第四章算法新时代
智能的新发展
被加速替代的人类
机器学习的进攻
小结
智能投资： 机器交易时代的崛起
第三部分智能投顾新发展
第五章智能投顾的诞生
个人投资者何为?
财富管理： 从特权走向普惠
智能投顾的诞生
美国智能投顾的发展及模式
智能投顾的弱点
案例研究： Betterment
智能投顾的25种业务模式
小结
第六章中国的智能投顾
概述
国内智能投顾的发展状况
新趋势与新挑战
智能投顾实测
小结
跋让智能成为投资的朋友
智能：是朋友还是敌人?
让机器成为投资的朋友
新泡沫与新机遇
致谢
|
| 內容試閱：
|
散户炒股为什么总是亏钱
一
在股市里，散户最容易亏钱，这是绝大多数人认可的事实，是残酷的真相。当然，这也是我从事金融报道多年所得出的最深刻感悟之一。
我是在大约10年前进入金融报道领域的。当时的我刚做了不到2年时政记者，出于兴趣的原因，我决定转行去做金融报道。我对金融市场充满好奇心，市场的涨涨跌跌令我兴奋不已，让我觉得金融市场是一个充满活力之地。不过说实话，那时候的我，对于金融市场的运作本身充其量只有些粗浅的了解，更不会知道，一场势必载入中国甚至世界史册的癫狂与恐慌正在上演。
熟悉中国股市的朋友自然都会记得，2005-2007年是中国股市的狂欢岁月。在短短的两年之中，A股上证综指从2005年的998点一路飙升至2007年的6124点，创造了一段迄今也没有被超越的“奇幻之旅”，也达到了一个至今尚未被逾越的点位。我至今清楚地记得，当时几乎所有人的话题都是股市，每时每刻似乎都在聊股票。例如我的一位从事远洋物流行业的好友，每次和我吃饭的时候，似乎从来没有聊起过他的工作，相反，他每次的话题，不是说自己又买了那只股票，就是说自己后悔卖出了哪只股票。那个时候，人人都似乎成了这一领域的专家，他们在饭桌上，在咖啡馆，在QQ群，甚至在澡堂里也会互相探讨K线走势，张嘴就是某只股票的代码，互相嘲笑对方的收益率……
但这样的盛况并没有持续多久。在上证指数站上6124点的巅峰之后，A股市场开始走入下坡路。起初，包括媒体在内的大众情绪仍然非常亢奋，大家相信，和此前一样，这是一波“正常”的调整，稍作休息之后，市场仍然会创出新高，而那些唱衰的声音毫不足虑，毕竟在乐观者眼中，那些唱空时日越长的，越发是失败者——他们已经踏空了过去两年的黄金时代，接下来，他们还会踏空中国股市的万点时代。
然而，这次的市场不一样了。期待的大反攻并没有到来，相反，股市在一波短暂的回调之后，迎来的是一波更加凶狠的下跌。6000点，5000点，4000点……没有哪个利好消息能够成为挽救市场的利器，相反，一个个接踵而来的利空消息倒像是精准的炸弹，每次都会把市场炸出一个惨烈的大坑。结果显而易见，越来越多的人发出哀号，那些在6000点、5000点、4000点入场的“抄底”者，最后都变成了接盘侠。
后来我们当然知道，2007年开始爆发的全球金融危机，是自1929年以来最为严重的一次。这次危机虽然发生在美国，却影响了全世界，而作为与美国有着密切经贸往来的中国，自然也会受到这场危机的严重波及，而这种波及，最终会体现在经济增速变化以及金融市场的波动上。
然而，当时的大多数媒体和评论家似乎并没有认清这种状况的严重性，或者根本不承认这种逻辑。毕竟在多数人的眼中，中国的股市自打出生就具有特殊性，更有甚者，将中国股市称为“政策市”——也就是说，在多数人的眼中，中国股市的走势，更多地与中国内部的政策有关，而其他的因素，似乎永远无关紧要。
然而，回头看看，我们却不难发现，当时美国的金融危机，不但造成了美股的崩盘以及数家大型金融机构的倒闭，也对中国经济增速以及中国企业的盈利产生了严重的冲击。原本乐观的盈利预期一夜之间逆转，企业不得不面对突然袭来的订单中止、付款延迟以及其他不可预知的风险。预期的改变，势必会影响人们的信心，而信心的变化，则势必会反映在股价的变化上——更何况，当时的中国股市早已经鸡犬升天，任何一点点的风吹草动，都足以让这个又大又脆弱的泡沫，一下子就完全爆裂。
任何金融市场，哪怕再“特殊”，也要受到一般规律的掌控。任何泡沫都会破灭，任何的非理性都会遭受灭顶之灾。从荷兰的郁金香泡沫，到英国南海公司的股票，一直到21世纪初的网络泡沫，无不如此。中国的市场也永不例外。
二
于我而言，能够在初入金融报道这一行时便经历如此重大的变动，自然获益匪浅。癫狂与恐慌让我看到了市场非理性的一面，让我对这个市场产生了敬畏。
在大泡沫破灭之后的几年之中，整个中国股市都沉浸在一种自我修复的状态之中，其时间之长，让很多个人投资者都失去了忍耐力。整个中国不再有人人谈论股票的盛况，股票的活跃账户一蹶不振，每天的交易量也一直维持在低位，我所在媒体的用户访问量，也从此无法企及当初的高峰。
全球市场逐步复苏，中国股市却似乎再次陷入所谓的“特殊性”之中。几年下来，A股在3000点上下涨涨跌跌，起伏当然还有，然而却无法让人印象深刻。作为这个市场的记录者，我一度怀疑，中国市场已经彻底抛却了非理性的束缚，变成了一个越来越“小众”的玩家战场。但到了2014—2015年，我终于知道自己的想法错了。
可能是因为某些导火索的刺激，又或许是因为市场沉寂得太久，在2014年下半年，中国股市又一次像火山一样爆发了。在权重股的带动下，上证指数很快从2000多点崛起，迅速冲破了3000点，接着一骑绝尘，在2015年很快冲破4000点和5000点……
或许是仍然铭记7年前泡沫的伤痛，那些曾经在上一轮市场中被收割的散户，这一次的动作有些缓慢，但新一代的年轻投资者却义无反顾地冲入了市场。那些提示风险的评论者毫无疑问再次遭到了嘲讽，与此同时，媒体上也开始充斥着各种年轻80后投资者大胆注资、迅速翻倍的传奇故事。于是乎，越来越多的资金进一步流入市场，癫狂再一次推高了交易量，而上证指数突破6124点也几乎是指日可待。
令我感到惊奇与迷惑的，当然是那些在2007-2008年熟悉的景象，似乎一夜之间都回来了。在微信群里，在餐桌上，甚至在最高学府金融学院的课堂上，大家讨论的都是股市和股票。炫耀收益率的情况也再次出现，无论在哪里，总会有一个股神在那里和别人交流心得，谈论炒股的经验，分析市场的前景……不得不说，我很快就感到了恐慌，并隐约感觉到，在狂欢的背后，一场暴风雨或许即将到来。
我的预感毫无疑问是正确的，但是却低估了市场的惨烈。与上一次持续两年多的大牛市不同，这一轮市场行情上涨更快，但下跌也来得更猛。
从2014年年中开始的暴涨，到2015年年中戛然而止，之后市场开始像泥石流一样倾泻，一时间灰飞烟灭，很多人尚不明所以，就俨然已经被深埋到了或许几年都逃不出的坑里。而仅仅只是几天的时间，那些曾经高谈阔论收益率、指点江山激扬Ｋ线的股市先知们，已然从微信群悄悄隐退。这一次，甚至没有人像几年前一样谈论什么反弹了——市场的表现太强烈，已经没有人相信会有反弹了，更多的人关心的是如何从这股泥石流中早日逃脱。
在这次短短的牛市轮回中，我曾经劝过几个朋友，要早点入市早点卖出，然而他们的操作却与我的建议截然相反： 他们在牛市启动的时候，选择了躲避与观望，却在牛市即将崩盘的时候进入了市场。这样的操作让人无奈，却并不出乎我所料，毕竟正如我在过去几年亲身见闻的那样，踏错节奏亏钱，似乎才是普通投资者的常态。
三
金融报道的生涯让我学习和领悟到，历史从不重复，但总是有相似的韵脚。在金融市场中，这些相似的韵脚之一，就是个人投资者的非理性。而正是投资的非理性，注定使得投资一定是亏多赚少。
这不仅仅只是我的一种切身感受，也是很多经济学家的权威研究结论。例如，2017年诺贝尔经济学奖获得者、芝加哥大学教授理查德塞勒所属的行为经济学派就一直试图解释，人的非理性正是导致投资出现问题的重要原因之一。
结合了心理学研究的行为经济学，是近年来最受关注的经济学派之一，它之所以能够获得一定重视，就是因为可以解释人为何会如此容易地犯下种种“不应当”犯下的错误。
简单而言，行为经济学通过观察，得出了如下几个重要的结论：
第一，人并不具备全知全能的理性，相反，人类的认知是有局限的。没有人能掌握所有应该掌握的信息，理解所有应该理解的事情。
第二，人有过度自信的问题。过度自信会使个人觉得自己的决策优于平均水平，但实际上这并不是事实，因为每个人都优于平均水平的情况是永远不可能出现的。
第三，人会受到情绪的影响，情绪又会影响人的决策。
个人投资者的投资行为显然会受到以上三个方面的影响，并且有着不同的表现。例如，因为投资者有认知局限，无法掌握全面信息，所以他在选择投资哪只股票上就会有认知偏差和偏好。例如，他可能仅仅是因为对某只股票更熟悉、和某只股票所在公司距离更近就购买了某只股票，他也可能仅仅因为某只股票过去一直在涨，就认为它之后还会上涨，他还可能因为认知偏差而不喜欢做更为全面的资产配置。
过度自信会让散户认为自己的水平更高，所以会导致自己更为频繁地买卖股票，但是，这样的行为往往会造成更大的损失，而不是获得更多的收益。
情绪则是更为复杂的影响因素。实际上，正如另一位行为经济学学者、诺贝尔经济学奖得主罗伯特席勒所言： “投资者的情绪是导致牛市最为重要的一个因素，”市场向好会让投资者情绪高涨，而高涨的情绪反过来可能进一步推动市场向好，如此周而往复，牛市就会被推向极致。反过来，牛市的崩溃实际上也与投资者的情绪密切相关，下跌会导致情绪变坏，而变坏的情绪会加速市场的下跌。
正因为非理性是投资亏损的原因，因此对于普通投资者而言，要想摆脱投资亏损，减少非理性的行为就是唯一的投资制胜之道。
传统的投资制胜哲学其实都是反非理性的方法。这些方法总结起来，不过是两点：
第一是逆向投资。正因为人的情绪会影响市场并导致市场非理性波动，因此抓住这些机会，反向操作，不失为一种理想的投资方式。巴菲特那句“在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪”，就是这种逆向而行的精彩写照。
第二是减少交易，长期投资。减少交易是对人过度自信的克服，而长期投资则可以消除一定的不确定因素，使得投资本身的价值得到充分体现。
但传统的方法并非战胜非理性的唯一武器。实际上，在过去的五十年中，伴随着人们对自身局限的认知深入，人们逐渐找到了抵挡非理性投资的新武器——用机器投资。
四
尽管我们在这些年听到了更多使用机器甚至人工智能进行投资的概念，但实际上，在投资中引入机器，并非是近来的新事物。我们甚至可以说，一部炒股的历史，就是一部机器逐步替代人类的历史。
在19世纪，当股票交易所开始建立的时候，为买卖报价就是交易的核心问题之一。最初，这项工作主要是靠交易员的手势和喊叫来实现的，但随着交易向纵深发展，数据处理就变成了一项繁重的工作，于是，引入机器
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
