本书概括了高盛资产管理公司定量资源小组为了实现有利的和一致性的收益所使用的现代投资理论。通过深刻的分析和专家的建议，你将学到一个均衡的框架，能够帮助你构建期望收益最大交东路风险预算约束的资产组合，以及学会如何识别均衡和利用偏离均衡的机会。全书共分6部分：第一部分对过去学术机构已经建立的投资管理原理进行一些简单和实际的介绍；第二部分关注最大的机构资产组合所面临的问题；第三部分从定义风险预算到协方差矩阵的估计等不同方面来讨论风险；第四部分着眼于诸如股票和债券等传统资产类别，以及经理人选择所面临的挑战；第五部分考虑诸如货币、其他覆盖(overlay)、套期保值基金、私人股票战略等非传统投资；第六部分探索私人投资者的特殊问题，诸如税收考虑、不动产计划。

本书概括了高盛资产管理公司定量资源小组为了实现有利的和一致性的收益所使用的现代投资理论。通过深刻的分析和专家的建议，你将学到一个均衡的框架，能够帮助你构建期望收益最大交东路风险预算约束的资产组合，以及学会如何识别均衡和利用偏离均衡的机会。全书共分6部分：第一部分对过去学术机构已经建立的投资管理原理进行一些简单和实际的介绍；第二部分关注最大的机构资产组合所面临的问题；第三部分从定义风险预算到协方差矩阵的估计等不同方面来讨论风险；第四部分着眼于诸如股票和债券等传统资产类别，以及经理人选择所面临的挑战；第五部分考虑诸如货币、其他覆盖(overlay)、套期保值基金、私人股票战略等非传统投资；第六部分探索私人投资者的特殊问题，诸如税收考虑、不动产计划。

本书讨论的正是投资成功的必需要素。它的最大特点是将投资视为一个过程，从了解投资者的风险偏好到选择、分配资产，然后评估投资业绩，列出投资组合步骤与先后次序，确保投资的理想收益。无论是投资业者，还是个人投资者都可从本书中获益匪浅。 美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处

本书讨论的正是投资成功的必需要素。它的最大特点是将投资视为一个过程，从了解投资者的风险偏好到选择、分配资产，然后评估投资业绩，列出投资组合步骤与先后次序，确保投资的理想收益。无论是投资业者，还是个人投资者都可从本书中获益匪浅。 美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处

《多资产投资：现代投资组合管理实践》作者从自身长年一线投资管理工作经验的角度，全面系统地梳理了多资产投资过程中所涉及的理论基础与实务技能。作者按照实际工作中的多资产投资管理流程，从理解客户需求、制订投资方案和评价方案效果的逻辑出发，将著述内容分为四大部分：一、设定投资目标；二、制订投资策略；三、寻找解决方案；四、绩效回顾。 这种帮助客户理解自己的需求偏好，从客户的角度制订投资方案的投资模式将是未来国内资产管理行业发展的一大趋势。 《多资产投资：现代投资组合管理实践》充分糅合了学术理论与一线实际操作经验，是大类资产配置，尤其是运用多资产投资组合的投资实践领域的一本不可多得的优质工具书，对于资产管理行业的从业人员具有很好的参考价值。

《多资产投资：现代投资组合管理实践》作者从自身长年一线投资管理工作经验的角度，全面系统地梳理了多资产投资过程中所涉及的理论基础与实务技能。作者按照实际工作中的多资产投资管理流程，从理解客户需求、制订投资方案和评价方案效果的逻辑出发，将著述内容分为四大部分：一、设定投资目标；二、制订投资策略；三、寻找解决方案；四、绩效回顾。 这种帮助客户理解自己的需求偏好，从客户的角度制订投资方案的投资模式将是未来国内资产管理行业发展的一大趋势。 《多资产投资：现代投资组合管理实践》充分糅合了学术理论与一线实际操作经验，是大类资产配置，尤其是运用多资产投资组合的投资实践领域的一本不可多得的优质工具书，对于资产管理行业的从业人员具有很好的参考价值。

本书向投资人展示了如何使用被私人公司管理层投资人所广泛应用的评估技术，它完全取代了那种分析公司时过度关注价格的本末倒置的方法。由马丁J.怀特曼这样的资深投资家写出的这本书，给风险和挑战并存的投资业提供了一种经过实践检验的分析方法。

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最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书仍分为八大部分：第一部分“人工智能”，第二部分“问题求解”，第三部分“知识与推理”，第四部分“规划”，第五部分“不确定知识与推理”，第六部分“学习”，第七部分“通信、感知与行动”，第八部分“结论”。本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。 本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。