如何看待“互联网金融反欺诈是欺诈者的行业，不能给社会做出贡献”
点击联系发帖人
时间：2017-08-21 08:06
豆丁微信公众号
君，已阅读到文档的结尾了呢~~
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
行业研究报告- 数字金融反欺诈白皮书
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='http://www.docin.com/DocinViewer--144.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口&p&利益相关，不请自来。&br&&br&期权或者衍生品定价大致来说有树，PDE和蒙特卡洛模拟这几种方法。当然，这几种方法都是等价的。然而，树和PDE看起来更接近，下面只对比MC和PDE。&br&&br&目前流行的看法是：&br&1、MC适合强路径依赖的衍生品（比如2014年初由于人民币突然贬值造成巨大风险暴露的TARF），PDE适合可以早行权的产品（比如可转债）；&br&2、MC慢，PDE快。&br&&br&然而：&br&1、由于Longstaff-Schwartz算法的存在，MC也可以用来做可以早行权产品的定价。而对于PDE，并没有很好的针对路径依赖的产品定价的通用解决方案，比如可转债的soft call；&br&2、虽然很多产品的定价方程是相同的，但是边界条件的不同导致定价方程和具体产品的强耦合。而对于MC来说，只要把模拟的路径用伪随机数生成即可，其他复杂的条件可以用模拟路径上的点来做判断；&br&3、PDE快，只是在状态变量比较少的时候才成立。对于复杂的混合模型，PDE的维数变高导致速度下降，而MC却没有这样的问题。&br&&br&所以，任何一个衍生品定价软件必然需要在PDE和MC之间做出取舍和平衡。&br&&br&废话这么多，好像还没答到点子上。目前纯做衍生品定价的软件公司有FINCAD，Numerix，Pricing Partners以及Algorithmics，QuiC。Bloomberg和Reuters也提供衍生品的定价功能，但是它们更侧重于市场数据。&/p&
利益相关，不请自来。 期权或者衍生品定价大致来说有树，PDE和蒙特卡洛模拟这几种方法。当然，这几种方法都是等价的。然而，树和PDE看起来更接近，下面只对比MC和PDE。 目前流行的看法是： 1、MC适合强路径依赖的衍生品（比如2014年初由于人民币突然贬值造…
&p&前一段时间看热门奥斯卡电影『Spotlight』的评论， 里面有一句话感触颇深：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&『当聪明人用笨办法下功夫， 这才是优秀的可怕。』&/b& &/p&&p&&br&&/p&&p&投行没做过全职， 但是一个暑假在纽约一家精品投行的实习也是深有同感的。表面上， 投行看上去是一个把常春藤的顶级毕业生聚集在一起，挥舞着鞭子一遍一遍的做ppt，拉表格，从日出到日落。 我在做实习之前看过很多前辈写的投行帖子， 印象是：辛苦，麻木， 势力，考运气。 不需要任何技巧，只需要能熬夜，能狠下心来做事情，在外加一些运气， 谁都可以做。 真正等到我实习的时候，有些事情看表面是运气，深入看了，确实是聪明。&/p&&p&&br&&/p&&p&讲道理太空讲一个事例吧。 隐去了利益相关部分大家将就着看好了。 故事的主角是一个哥大（对，就是那所著名的明星爱去的学校...）大三的学生，是我同一届的实习生，就叫他H吧。 看上去白白净净的，每天白衬衫，领带天天不一样。由于是精品投行，实习生人数也少，我们两个于是玩得就很多。 H出生于东欧某国，小时候国家动荡，每隔半年就得搬一次家。爸爸给人做会计， 他跟着后面学， 每天看到凌晨，于是14岁时就开始帮别人算账打零工挣钱了。 后来全家移民美国，自己努力学习申请到了全奖上了哥大。 &/p&&p&&br&&/p&&p&每次我们谈话， 他最自豪的就是那段替人算账的日子。每天白天上学， 下午放学后开始工作， 别人做一天的东西他要能在半天内做完而且不出错才能保住来之不易的工作。 于是他就苦练记性， 这样别人要来回翻找的数字他都能一分不差的直接背出来，这样一点点把时间挤出来。 那时候锻炼出来的记性和反应能力， 也为后面的故事打下了基础。&/p&&p&&br&&/p&&p&开始第三周，我上了一个项目， 这个项目是风能相关产业的M&A(并购)， 我们是卖方代表。 我上项目的时候，基本上条款已经敲定好了， 就等双方走个过场， 投个票， 签个字的事情。就在一天晚上，当我在公司里看着YouTube吃着Seamless叫来的晚餐，手机突然响了。 买方看中了一个别的项目想反悔， 这笔交易可能要挂。 &/p&&p&&br&&/p&&p&然后就是项目组开会。 VP问我”你从刚进公司开始盯风能，你去看看美国有哪些新能源的fund有可能卖掉这个项目？“ 我一下就头皮发麻了 - 虽然说我确实在研究风能， 但是我从来没有关注过哪些基金可能会买；更何况时间这么短，哪来得及拉一个完整的研究报告。 就当我要说需要点时间的时候， 我隔壁的和我一起开始实习的哥大小哥主动说清楚情况， 可以来帮我。 我心想， 我好歹还看了三个星期市场， 你能帮上毛线忙。 &/p&&p&&br&&/p&&p&结果我错了。我们刚回小隔间坐下来， 他就说了好几个他知道的在2010年之后做了相同级别风能收购的fund。 然后在又开始头脑风暴有哪些别的新能源基金可能想要diversify portfolio可能会买。 列完了后， 就开始写分析， 比较可能性， 最后写出报告结论。 一气呵成，早上5点就完成了。 期间我本来想帮忙， 但是看他给我解释的时间比做的时间都长， 我也就不好意思插手了， 就打了打下手。 &/p&&p&&br&&/p&&p&最后这个项目还是买了出去。董事总经理根据小哥提供的list开始打电话， 最后在牵线搭桥下找了一个fund接盘，价格没有很好，不过总算卖出去了。 我实习结束后也就没打算留下， 小哥也没有留下， 最后去高盛工作了。 走之前我好奇的问他为什么他会知道那么多。他跟我说 “我做excel、ppt的时候时时刻刻都在想为什么这边要这么算？ 做 comparable 的时候我都会想这些公司以后还有哪些收购的可能性。 工作虽然简单重复， 但是仔细学还是能学到很多的。要注重长期积累。“ 我跟他的区别，就是我在一遍一遍的excel的折磨下，脑子越发迟钝和容易开小差，而他已经不仅摸清了每一个关注的公司的信息，并且分门别类的储存在脑海里。 &/p&&p&&br&&/p&&p&通过一整个实习，我对投行的偏见基本全部消失，我并不觉得投行是个拼时间拼运气的行业。只是一味当苦力的分析师， 估计最后也不会在这条路上走远， 真正的投行精英， 每一次ppt，每一个excel都见证了一次成长。这种不被重复苦力劳动吓到，并且能从中不断学习的能力，才是成就这些人的原因。&/p&&hr&&p&想看到更多海外资讯、留学干货、海外真实故事。&/p&&p&请移步&b&微信公众号：INSIGHT视界&/b&，ID：&b&weinsight &/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-1b6defcc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-1b6defcc_r.jpg&&&/figure&&p&&b&本期故事推荐&/b&：《那些惨死海外的中国“站街女”》， 作者在海外交换的机会，接触到了自己学习和生活的巴黎城里隐藏的一批中国“站街女”。随后，她试图去采访并了解这个群体，与她们交朋友，深入她们的生活。在这个过程中，她也逐渐了解到这些女人的真实一面。 &/p&&p&&b&微信公众号（INSIGHT视界&/b&，ID：&b&weinsight）后台回复关键词【站街女】自提取文章。&/b&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-79a4ec47ee6caafe4607b9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& class=&content_image&&&/figure&&/b&
前一段时间看热门奥斯卡电影『Spotlight』的评论， 里面有一句话感触颇深： 『当聪明人用笨办法下功夫， 这才是优秀的可怕。』 投行没做过全职， 但是一个暑假在纽约一家精品投行的实习也是深有同感的。表面上， 投行看上去是一个把常春藤的顶级毕业生聚集…
&strong&12月13日更新&/strong&：今儿我的知乎电子书 &a href=&https://www.zhihu.com/publications/hour/& class=&internal&&行业分析怎么做？--外资投行基本面分析方法 &/a&出版了，不到一杯咖啡的价格，&b&对主权，行业以及公司分析有兴趣的朋友&/b&可以去看看~ 谢谢捧场&br&&br&&strong&#原文：&/strong&&br&老规矩，&b&来个图文并茂基于欧洲某行的分析方法&/b&。&u&写之前需要说明下：&/u&不同机构不同方法，有时候区别可以很大（买方或卖方），同一个机构不同部门都有可能有不同的方法（equity或credit，对内的或对外的）。同时，行业分析本身比较复杂，一两句不好说清楚。&br&&br&这里我从银行的角度来简单介绍其中一种：&b&这个框架和逻辑适用于大部分行业的基本分析，基于从业经历，非教科书&/b&。有时间会逐步更新，尽量多加点儿干货。&br&&br&&b&PS：&/b&个人感受，&b&如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人（比如一直跟进某些行业的客户经理或者信贷部门的credit officer），或专做某些行业研究的人多聊聊。他们有时候一句话胜读十年书，可以让你的行研报告很出彩，也有很多独特的经历看书是永远找不到的&/b&。&br&&br&&b&进入正题。首先，我们要清楚大方向：&/b&&br&&ol&&li&一个行业&b&中长期&/b&来看会往哪个方向走（forward-looking）&/li&&/ol&&ul&&ul&&li&比如&b&金属采矿行业&/b&：铝：国外市场供需慢慢平衡，国内大部分区域继续供应过剩，价格影响；铜：中期来看供应过剩，对于部分效率低的采矿企业，价格或低于cash cost&/li&&/ul&&/ul&2. 识别出这个行业的&b&关键风险和成功的驱动因素：&/b&&br&&ul&&ul&&li&比如&b&矿企&/b&：市场价格风险，成本风险，对冲风险，高资本支出（high CapEx/ cost overrun），政治风险，流动性风险等&/li&&li&再比如&b&石油与天然气&/b&：政治风险，泄露风险，变差的fiscal terms，大宗商品价格波动性，特殊事件，环保，项目风险（油砂，深水），高度资本密集性和周期性等&/li&&/ul&&/ul&3. 这个行业&b&成功的企业和失败的企业&/b&大概都有哪些，为什么？&br&&br&&b&完全不想大方向，说明态度有问题&/b&。还有一点就是见过一些银行的初级分析师，连某些行业上下游都没分清楚呢就开始动笔分析了（尤其大宗商品行业），搞笑么？多少想一想，了解一下这个行业的大概情况，起码搞清楚是驴还是马，然后再着手写报告。&br&&br&&b&行业分析基本的框架主要有四点组成（强调，是分析框架，不是写报告的顺序）：&/b&&br&&ol&&li&经济周期与信贷周期（宏观角度）&/li&&li&商业风险 （个体企业与宏观的结合）&/li&&li&价值与驱动因素（更好的了解这个行业）&/li&&li&现金流创造（Cash Flow Generation）的驱动因素与重要性（对银行来说很重要）&/li&&/ol&&br&&b&######1. 经济周期与信贷周期######&/b&&br&&b&######1.1 经济周期######&/b&&br&&br&&b&经济周期是自然的经济波动，表现为经济的扩张与收缩&/b&。根据一些关键指标可以分析出目前处于经济周期的哪个阶段，见下图：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/146dada192a68a8cf767a9_b.jpg& data-rawheight=&446& data-rawwidth=&871& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&871& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/146dada192a68a8cf767a9_r.jpg&&&/figure&&br&&b&结合行业，我们主要划分为两类：&/b&&br&&ol&&li&&b&Non-Cyclical 非周期性行业&/b&（平时生活必须的 - Necessity）：如电力（没电看不了电视），供水（没水冲不了厕所），FMCG（快消）类等&/li&&li&&b&Cyclical 周期性行业&/b&（不是平时生活必须的 - Discretionary）：这种行业波动性较强，与经济周期的相关性高，当整体周期处于上升阶段的时候，这个行业往往发展的比较好，如汽车（没奔驰可以开夏利，没夏利可以骑自行车），旅游（不出远门可以去家旁边的街心公园），高端时装（这辈子没穿过就），航空（与旅游等行业相关）等。&/li&&/ol&&br&&b&周期性行业又可以细分为两类&/b&，主要取决于这个行业被周期影响的时间点（早或晚）：&br&&ul&&li&早期的：如汽车，房地产（经济的波动或拐点会比较快的影响到这些行业）&/li&&li&晚期的：如技术&br&&br&&/li&&/ul&&b&值得一提的是，行业又是通过产业链相互连接的&/b&，如下图展示的钢铁（高度周期性行业）：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/373bb3103796edf6ab26e5b3c2cdba80_b.jpg& data-rawheight=&401& data-rawwidth=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/373bb3103796edf6ab26e5b3c2cdba80_r.jpg&&&/figure&图片引用：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.lcmp.eng.cam.ac.uk/wp-content/uploads/T2-Report-web.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&lcmp.eng.cam.ac.uk/wp-c&/span&&span class=&invisible&&ontent/uploads/T2-Report-web.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&br&&b&关于这方面的&课本&，推荐一本标准普尔（S&P）出的书（企业信用分析基础）&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.amazon.com/Standard-Fundamentals-Corporate-Credit-Analysis/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fundamentals of Corporate Credit Analysis&/a&&br&&br&&b&######1.2 信贷周期######&/b&&br&&b&信贷周期与经济周期类似，主要分两个阶段：&/b&&br&&ol&&li&&b&增长阶段&/b&：表现为利率低，贷款条件比较灵活自由等（e.g. 个人或企业容易从银行借钱）&br&&/li&&li&&b&收缩阶段&/b&：上升的利率，贷款条件严苛等（银行翻脸不认人了）&br&&/li&&/ol&&b&收缩阶段&/b&往往&u&持续到商业信心开始恢复&/u&，金融机构对经济增长前景重回乐观。&br&&br&&b&放一个近些年信贷周期的图例来说明（危机前）：&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/acb1b433fcd76ce3aab938efba49aa0a_b.jpg& data-rawheight=&447& data-rawwidth=&703& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&703& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/acb1b433fcd76ce3aab938efba49aa0a_r.jpg&&&/figure&&br&看了大方向，下面分析行业与企业。&b&题外话：&/b&我一直觉得搞行业研究不容易，因为不光需要对宏观经济有一定了解，最好还要能看懂大部分的公司财务等。这是一个相当的知识与经验积累的过程。而且，很多大型银行内部做行业研究或组合管理的人有时候还要对自己银行的产品组合，整体风险胃口有了解，将这些维度都联系在一起，是挺有挑战性的工作。&br&&br&&b&######2. 商业风险######&/b&&br&&b&商业风险&/b&主要指的是企业因为不确定性导致的利润减少甚至亏损的风险，如：&br&&ol&&li&对客户的依赖度（想想造船公司，或者一些客户很少很集中的行业）&/li&&li&供应商提价&/li&&li&项目执行可能遇到的风险（比如建筑行业）&/li&&li&价格战&/li&&li&消费者品味变化等等&/li&&/ol&&b&个人觉得，这一块主要是基于对个体企业的分析与理解，转为对宏观行业的分析与总结&/b&（我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础）。可以参看我的另一篇文章，里面谈到了比较具体的企业信用分析方法：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答&/a&。&br&&br&&b&用图来总结的话，大致如下：&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/5e5fb63c6e5b34e983ca0d04ddb9f0ca_b.jpg& data-rawheight=&414& data-rawwidth=&597& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&597& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/5e5fb63c6e5b34e983ca0d04ddb9f0ca_r.jpg&&&/figure&&br&&b&这里有两个小建议：&/b&&br&&b&1：&/b&因为题主问的是&u&初入金融行业&/u&，所以我推荐可以去参考一些企业或银行的&b&债权募集说明书&/b&看一看，里面的基本分析和框架可以借鉴，有价值。&br&&b&2：&/b&还有就是，个人经验，不要拿来就用各行业高度概括的数据（aggregate data）分析行业的财务等指标，&b&土方法&/b&是自己亲自做几个同行业企业的财务分析（自己选几个同行业的公司，上市的发债的都可以，网上下年报或审计报告），做着做着对这个行业的感觉就来了（peer comparison的思路）。&b&有时候一份好的审计报告或年报，可以学到不少这个行业的干货。&/b&&br&&br&&b&下载财经类数据（包括各公司或银行年报或审计报告等）请移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/b&&br&&br&&b&######3. 价值与驱动因素######&/b&&br&识别行业的价值与驱动因素，更好的了解行业。一般可以从价值链的角度分析：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/8a6f53d020fbdb3f4d99f6e96e198683_b.jpg& data-rawheight=&84& data-rawwidth=&1017& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1017& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/8a6f53d020fbdb3f4d99f6e96e198683_r.jpg&&&/figure&&br&价值链不同环节的重要性和整合性因行业不同而不同。&b&驱动因素的识别主要去看哪一个环节对于这个行业的利润增长有最大的影响。&/b&如奢侈品类时装的驱动因素包括：可支配收入及品牌（营销）；一般类时装品牌的驱动因素则集中于成本控制与效率（供应链管理，存货管理，分销渠道等）。再比如矿企，自有矿藏是否充裕，质量如何等等。&br&&br&这一块我不是行家，不班门弄斧了，建议多与这个行业的参与者交流。&br&&br&&b&需要说明的是&/b&：这里我们谈到的企业价值对于权益类来说很重要，对于信贷来说现金流更重要。&br&&br&&b&######4. 现金流驱动因素与重要性######&/b&&br&现金流这块主要是从银行角度看的。影响现金流的因素取决于行业的特征，如&b&应付和应收账款类驱动因素&/b&是由行业特征和运营方式等决定的，如：&br&&ul&&li&有强势地位的企业：长期且宽松的支付条款，导致大规模的应付帐款，现金流或变好&/li&&li&某些细分行业：Daewoo（大宇造船），周期长，客户少，导致客户支付条款苛刻，应收高，现金流或变差&br&&/li&&/ul&&b&其他影响现金流的因素还包括：&/b&存货，资本支出 (CapEx)，SG&A费用，预收预付款等。&br&&br&这些都需要具体行业具体分析，不能一概而论。&b&举个简单的例子就是：&/b&同样都是现金流，大宗商品贸易公司（Commodity Trader）的现金流（银行更多的用作sanity check）与一个传统制造业企业的现金流是没有可比性的。&br&&br&&b&考虑了上面的因素后，一个简单的行业分析报告包括（这次不是框架了，是写报告的顺序）：&/b&&br&&ol&&li&&b&当前的经济与行业发展&/b&：包括一些与行业关系较大的经济指标变动，相关法律法规的变化等，宏观角度&br&&/li&&li&&b&行业前景与趋势&/b&：可以分各个子行业来分析一些供需指标，利润边际，市场份额等，比如汽车类的话可以分Light Vehicles, Trucks, Auto Suppliers and Tyres来逐一分析&br&&/li&&li&&b&财务特征&/b&：行业整体利润率，资产负债表的稳健度，重点企业的股价与债券情况（如maturity），外部评级（三大和中国本土的），对应的CDS（信用违约互换）走势（如果有的话），近期行业收并购的情况，ABS（比如汽车行业的次级资产支持证券，这块目前发行最大的应该是福特汽车）等等。&br&&/li&&li&&b&行业特征&/b&：根据子分类，比如石油行业分整合型（IOM），国家型（NOC），独立（E&P），冶炼与分销（R&M）及服务（OFS）等，可以有个大概的风险收益评估。&/li&&/ol&总之，行业分析复杂，一两句话无法说全面。这里仅提供分析的框架和思考的角度，之后有时间再更新。&br&&br&&b&#更新: 相关回答：&/b&&br&&strong&宏观经济/ 大方向类：&/strong&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&为什么欧洲主要发达国家的人均收入不及美国？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&「泡沫」在经济学中有明确定义吗？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&传统金融行业如何应对互联网金融带来的挑战？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&&strong&财经类数据获取的方法与渠道，可以参看：&/strong&&br&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&&p&&strong&银行信用风险分析角度分析银行报表：&/strong&&/p&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&怎么看美国司法部对德意志银行开出的 140 亿美元罚单？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&
12月13日更新：今儿我的知乎电子书 出版了，不到一杯咖啡的价格，对主权，行业以及公司分析有兴趣的朋友可以去看看~ 谢谢捧场 #原文： 老规矩，来个图文并茂基于欧洲某行的分析方法。写之前需要说明下：不同机构…
&p&&b&一、《摩根财团》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：9.5&/p&&br&&p& 本书被称为金融航母，它不只是一部金融史，在生动展现历史的同时，又引人入胜地刻画了摩根家族在两次世界大战过程中与当时政要及政府之间的周旋与交易。书中，作者对历史人物及历史事件的刻画和描述引用了许多鲜为人知的史料，使展现在读者面前的人物都栩栩如生、跃然纸上。本书全面地展示出摩根家族四代人所生活的各个时代的社会背景，更深刻揭示了金钱在各个时代的威力。&/p&&br&&p& 《摩根财团》一书还介绍了有关亨利·福特、伍德罗·威尔逊、赫伯特·胡佛、富兰克林·罗斯福、温斯顿·邱吉尔等要人的一些鲜为外界所知的史料。同时还揭示了第二次世界大战结束以后，摩根财团又如何逐步演变为新世界中银行业的先锋。作者对历史事件和史料的铺陈具有娴熟的驾御能力，从而使本书架构严密而充满生气，令人手不释卷。&/p&&br&&p&&b&二、《花旗帝国》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.0&/p&&br&&p& 《花旗帝国》不仅生动描述了金融巨子桑迪?韦尔传奇的一生，而且真实地记录了华尔街以及美国金融世界的起起落落。尽管华尔街根深蒂固的偏见围攻不断，桑迪?韦尔仍然开创了自己的第一个事业高峰――希尔森公司……然而接下来迎接他的却是被自己苦心经营的公司扫地出门，变得一无所有……谁能想到，就是这个犹太移民的儿子，在华尔街“正统”势力的排挤、蔑视中，又为自己打造了更辉煌的事业――花旗帝国。&/p&&br&&p&&b&三、《贼巢》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分 :8.2&/p&&br&&p& 日，美国金融史上最大的一起犯罪阴谋宣告破产，打碎了华尔街历史上最喧嚣的圈钱狂潮。这场从20世纪70年代中期开始的犯罪活动，数量之大、范围之广，至今难以评估，并直接促使美国各种证券法律法规的出台，成为金融史上难以磨灭的一笔。&/p&&br&&p& 全美第一畅销书——《贼巢》第一次详尽地描述了华尔街的四大巨头——迈克尔·米尔肯、伊万·布斯基、马丁·西格尔和丹尼斯·莱文——如何创建金融史上最大的内幕交易圈，如何差点窃取数十亿美元非法所得，以及政府的执法人员如何顶着压力，忍着折磨，克服种种困难最终取得胜利，使这四大主犯得到应有的制裁和惩罚。&/p&&br&&p& 作者历时四年，查阅了大量的陪审团审议记录、实际的交易记录和新闻报道，并进行了无数次深入采访和调查，写就了这部引人人胜的著作，非常恰当地把握了纪实小说和新闻报道之间的微妙关系，使读者可以清楚地了解到历史的真相，同时又享受到小说的跌宕起伏带来的快感。&/p&&br&&p&&b&四、《门口的野蛮人》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& 华尔街商战纪实经典，深度接触资本世界，金融大鳄、国际巨头悉数登场——KKR、DBL、美林、高盛、雷曼、拉札德、所罗门兄弟、第一波士顿、贝尔斯登、大通曼哈顿、花旗、摩根士丹利、巴菲特、米尔肯、纳贝斯克、菲利普·莫里斯、美国运通、百事可乐、宝洁、卡夫、麦肯锡……有史以来最推荐的商界与金融界实战经典案例！&/p&&br&&p& 对于那些不怀好意的收购者，华尔街通常称之为“门口的野蛮人”。两位《华尔街日报》的记者凭借人脉和技巧，令当事人吐露真言，获取了第一手的资料，再辅以引人入胜的妙笔，曝露出当时华尔街最大的收购——1988年KKR公司收购雷诺兹－纳贝斯克的来龙去脉，以及华尔街金融操作的风风雨雨。&/p&&br&&p& 书的前半部交待出主角们的发家史，俨然是美国经济浮世绘；后半部情节紧张，宛如悬疑小说。其间，人物们尔虞我诈，故事充满金融交易、舆论压力、决策博弈、社交晚宴和董事会议，不仅让读者见识到如此重大的收购在高层之间是如何运作的，也让我们看到一部充满洞见的金融社会史。&/p&&br&&p&&b&五、《说谎者的扑克牌》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& “说谎者的扑克牌”是华尔街上金融家们玩的一种休闲游戏，以最善于瞒骗他人而实行心理欺诈者为胜。迈克尔·刘易斯将其用为隐喻，描述了自己在华尔街最大的投资银行之一的所罗门兄弟公司里四年的工作经历——从意外受雇、接受培训直到成长为只凭一个电话即可以调动数百万美元资金的明星交易员。在书中，刘易斯将华尔街投资世界中许多不为人知的技巧、诀窍和手段娓娓道来，披露了自己是如何参透华尔街的波谲云诡、逐步掌握投资走势的，让读者有了感同身受的体验。&/p&&br&&p& 这本书的另一个亮点，是从作者的视角展示了所罗门兄弟公司在20世纪80年代的戏剧性历史，特别对1987年10月美国股市大崩盘进行了深刻的描写，从而折射出华尔街在那个年代是如何在大起大落中保持发展的。（好书推荐尽在：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tuijianshu.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&tuijianshu.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）&/p&&br&&p& 作者将华尔街深奥的投资手法融入有趣的故事当中，让读者在捧腹大笑的同时又陷入深深的思考。这也使本书获得了专业人士和广大读者的认可，成为美国长销不衰的投资经典著作。&/p&&br&&p&&b&六、《半路出道的投行家》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分:8.0&/p&&br&&p& 过去的10年，见证了投资银行业的热闹纷呈，也交替着经济的繁荣与衰落。高盛、摩根士丹利、美林、雷曼、贝尔斯登，这些响当当的名字曾经让无数聪明而富有野心的年轻人心生向往、顶礼膜拜。投资银行家这群神秘、富有、极具权势的社会精英，是如何操控价值上百亿美元的大宗并购，影响商业巨头、企业财团重大商业决策的？&/p&&br&&p& 《半路出家的投资银行家：华尔街10年变迁内幕》作者乔纳森·尼是一个半路出家的投资银行家。一次偶然的机会，让他进入了华尔街极具声望的高盛银行，而后跳槽到摩根士丹利。他见证了这个行业经历的一段特殊时代——因互联网经济高速发展而出现惊人业务量的时代，一个令人振奋的年代，以及之后随泡沫破灭而出现的灾难。作者以促人深省的幽默和无所畏惧的坦诚，揭开了投资银行家的神秘面纱，展现了投行业的原始面貌，让我们得以一窥那些充满魅惑力的故事——藏于华尔街最有权势的公司背后的故事。&/p&&br&&p&&b&七、《证券分析》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分:9.3&/p&&br&&p& 如果整个证券研究领域的书籍全部被焚烧了，仅仅凭借这样一本书，这个行业也必将重建。&/p&&br&&p& 作者没有建立任何精确的学术模型，却恰到好处地切入了学术和实践之间。他既不向浮躁的现实低头，也不向自大的学术低头。通过众多纷繁复杂的例子，大本把自己的理论建立在非常具体的基础上。虽然以知名股票投资家著称，但作者的《证券分析》的大部分内容是关于债券和优先股，而且其价值并不逊色于股票部分。选择良好债券的艺术可以在一定程度上转换为选择良好股票的艺术，这两者之间的联系远比人们想象的紧密。&/p&&br&&p&&b& 八、《金融炼金术》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.7&/p&&br&&p& 索罗斯的大部分言论都充斥着狂妄自大的气息，但考虑到他的宏大功业，这样的自大是可以理解的。在《金融炼金术》中，他试图建立金融市场的所谓“反身性”原理，即投资者与投资标的之间的复杂的相互作用，并且用这种原理来解释整个社会科学。为了证明他的理论，索罗斯声称他运用自己的对冲基金进行了“历时实验”，包括实验期和对照期。这个历时实验发生在量子基金最辉煌的时期——1986年至1987年。&/p&&br&&p&&b& 九、《聪明的投资者》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：9.1&/p&&br&&p& 《聪明的投资者》一书收录了大本晚年发表的最有价值的文章和演讲，不仅涉及财务报表分析和投资学原理，还涉及货币银行和宏观经济学内容。大本发表的大部分文章都有浓厚的悲观主义情绪，所以他在华尔街并不是受欢迎的人。几十年过去，今天的读者可以更加心平气和地体会他的教诲——对于价值投资理念的信奉，对风险控制的执著以及对频繁交易的厌恶。这些教诲在今天仍然没有得到执行。&/p&&br&&p&&b&十、《巴菲特致股东的信》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.4&/p&&br&&p& 巴菲特没有撰写过什么专业著作，唯一的作品是每年写给伯克夏哈撒维公司股东的信。他每年都重复一些似乎早已过气的言论，例如现金的重要性，公司管理层的重要性，在折扣价格购买资产的重要性以及“为增长付出恰当代价”的重要性。仅仅从一个细节就可以看出巴菲特的伟大——在目录中，排在最前面的是“公司治理”，其次才是“公司财务”。人们往往把巴菲特视为财务和税务专家，但他在鉴别公司经理人方面的才能无人能及。其实他的每一句话都可以归结为我们耳熟能详的真理，只是用一种非常简洁朴实的方式来表达而已。&/p&&br&&p&&b&十一、《价值投资》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.9&/p&&br&&p& 价值投资究竟是什么？它应该购买濒临破产的低价股，还是购买气势如虹的蓝筹股？从格雷厄姆开始，产生了许多价值投资的分支流派，成功的基金经理人拥有独特的模型和选股方法，但是其核心仍然与格雷厄姆差别不大。格林威尔分析了自格雷厄姆以来最成功的价值投资经理人——马里奥-加比利、沃伦-巴菲特和保罗-索金等等，分析了他们成功和失败的案例，指出了在绚烂的投资行为背后的枯燥无味的模型。作为一位学者，格林威尔对模型的分析令人印象深刻；他的流畅文笔也可以使我们更深刻地认识到价值投资者成功的共同因素。&/p&&br&&p&&b&十二、《有效资产管理》&/b&&/p&&br&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& 作为金融学家，伯恩斯坦指出，尽管有效市场的存在使大部分证券分析手段都失去了价值，但是投资者仍然可以通过有效的资产配置来优化自己的回报。这本书花了大量时间讨论投资的一些基本问题，例如什么是风险，为什么要用方差来度量风险，以及股票为什么对债券具有很高的溢价。对于初学者来说，这些讨论尤其重要。&/p&&br&&p&&b&十三、《机构投资的创新之路》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.8&/p&&br&&p& 作为耶鲁大学捐赠基金的主管，史文森取得了超越绝大多数同行的业绩。史文森举出了大量生动的事例，告诉我们在变幻莫测的市场中持续取得佳绩是何等困难。与我们想象的不同，他并未吹嘘自己如何成功，而是严肃分析了其他人失败的原因——过于轻率的投资决策，不恰当的风险管理，过高的资产管理费用以及“买涨卖跌”的错误心理等等。这些事例证明，心理或许是比技术更重要的因素。&/p&
一、《摩根财团》 豆瓣评分：9.5 本书被称为金融航母，它不只是一部金融史，在生动展现历史的同时，又引人入胜地刻画了摩根家族在两次世界大战过程中与当时政要及政府之间的周旋与交易。书中，作者对历史人物及历史事件的刻画和描述引用了许多鲜为人知的史…
&b&号更新：&/b&增加了&b&如何做中国数据地图&/b&，以及&b&几个平时做行业研究时常用的数据源。&/b&我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。&br&&br&&b&补充更新：&/b&对答案里&b&中国数据地图&/b&感兴趣的朋友可以移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?group_id=808064& class=&internal&&excel上怎么做数据地图？ - 钱粮胡同的回答&/a& 或 &a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/p/?refer=qianliang28& class=&internal&&用Excel做出强大的数据地图 - 钱粮胡同28号&/a&&br&&b&更新1：&/b&银行对于行业分析的方法和框架可以参看 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&初入金融行业，如何进行实用行业研究与行业分析，比如风投和券商是怎么分析行业的？ - 钱粮胡同的回答&/a& 或 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答&/a&&br&&b&更新2：&/b&宏观金融和经济分析方法或思路可以参看 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&区位因素是否是江苏省省内贫富差距的主要原因？ - 钱粮胡同的回答&/a&或&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&欧洲债务危机的根源是什么？ - 钱粮胡同的回答&/a&&br&&br&&b&正文：&/b&读博期间主要做经济类研究，数据来源主要分&b&一手和二手数据&/b&，三手的没碰过，也不敢碰，但是亲眼见识过 (/sigh)。&br&&br&&b&######宏观经济类######&/b&&br&&ol&&li&直接从国家统计局买，地级市各类经济指标等，大学图书馆结账 （国统局网站也有不少：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.stats.gov.cn/tjsj/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中华人民共和国国家统计局&&统计数据&/a&）&/li&&li&直接从国家信息中心买，各类经济数据，大学图书馆买单&/li&&li&买的这些也可以找助研手动收集，比如需要地级市类的经济数据，一本本省级年鉴慢慢抄（这个虐人方法还没有试过，下不了手，也怕助研干完堵家门）&/li&&li&也可以尝试去&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.pinggu.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&经管之家(原人大经济论坛)-国内最大的经济、管理、金融、统计在线教育和咨询网站&/a&, 发帖求数据，神人很多&/li&&li&密西根大学的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//chinadatacenter.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&China Data Center&/a&提供中国数据的服务，没有用过，据说不错（非广告）&br&&/li&&/ol&&b&补充1：&/b&使用前两点提到的数据做了些研究，比如中国区域收入差距不平衡（省内收入差距和省间收入差距，GEM指标），收入极化现象 (polarization) 等，截取部分分析结论，见下图（红色代表中国省份之间的收入不平衡占整个国家不平衡的比例，蓝色代表省内不平衡（同省地市间不平衡度）占整个国家的比例，可以看出省内不平衡远超省间不平衡，这种角度采用Gini系数等是无法计算的）。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/1cead40155cc24_b.jpg& data-rawwidth=&330& data-rawheight=&209& class=&content_image& width=&330&&&/figure&&br&&b&补充2：&/b&用同样的经济数据和一些基础设施数据，采用最近流行的机器学习（可以参考：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？ - 钱粮胡同的回答&/a&），可以做很多有意思的启发性研究，比如对中国的城市群做集群分类（方法：SOM （自组织地图），人工神经网络的一种，unsupervised learning），具体方法可以参考&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答&/a&，截图（蓝绿色代表较低收入城市群，红色代表中等收入，黄色代表高收入，之后的工作就是看每个群的属性然后从经济，社会发展等角度尝试解释）：&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/ecd2ec5c5ebac_b.jpg& data-rawwidth=&461& data-rawheight=&223& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&461& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/ecd2ec5c5ebac_r.jpg&&&/figure&&br&&b&######文化类######&/b&&br&&ul&&li&全国各地县级方言数据，收集方法是招了一个勤奋好学热爱生活对学术有向往的助研，耗时几个月收集所有方言数据放到提前设计好的数据库，根据中国方言系统（前辈的学术研究，可以参考中国社科院的 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ling.cass.cn/fangyanweb/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&方言研究室&/a&），量化数据做文章。&/li&&/ul&结合上边儿宏观经济类和人文类，使用的分析方法和得出的结果请参看发表的拙作：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1315& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Economic integration in China: Politics and culture&/a&&br&&br&文字不够性感，截取一点拙作中的图片，根据方言系统重构的其中一种中国方言地图。然后采用空间计量的方法，分析经济溢出与文化的关系（其中方言作为文化的一种proxy）。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/a617db1cf127f0d935bf_b.jpg& data-rawwidth=&389& data-rawheight=&259& class=&content_image& width=&389&&&/figure&&u&这篇文章具体的分析和截图请移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&文化对经济有着怎样的影响？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/u&&br&&br&&b&######政治类######&/b&&br&对的，政治类也行，再招一个爱好生活喜欢被虐但是仍然对学术有向往的助研（和之前不是同一个人，否则估计已经躺医院了 - 是我躺医院，不是助研），收集了所有地级市层面大部分官员近20年的简历（简历好找，人民网，百度百科，地方政府网站，看不了的直接上Google Cache，甚至爬虫），放入设计好的数据库，量化做文章。&br&&br&没有性感图片，但是咱有感性的文章，分析方法和结果等请参看发表的文章：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mcx.sagepub.com/content/41/5/467& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Career Backgrounds of Municipal Party Secretaries in China&/a&&br&&br&&b&补充&/b&一张上述政经文章比较有意思的统计图：样本中市委书记出生，上大学或之前工作省份与他当市委书记的时候不是同一个省的比例：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/83a5f32ad2c6e9f1e90f3_b.jpg& data-rawwidth=&508& data-rawheight=&228& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&508& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/83a5f32ad2c6e9f1e90f3_r.jpg&&&/figure&&br&&b&其他常用的宏观经济数据源：&/b&&br&&ul&&li&如果是一般宏观经济或金融数据，&b&世界银行，IMF, 中国央行，银监会，Reserve Bank of St. Louis&/b&都有很多很好很全的免费数据库，如：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//data.worldbank.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data | The World Bank&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.nber.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The National Bureau of Economic Research&/a&或&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.imf.org/en/Data%23data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&IMF Data&/a&；付费类的网站比如&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradingeconomics.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TRADING ECONOMICS&/a&&/li&&li&最后再补充一个，估计这个用的不多，也不知道现在还有没有：&b&EcoWin&/b&，是个财经数据库，很多大学用，好像是某机构资助的学术类平易近人版&/li&&/ul&&b&经济类分析工具：&/b&用的最多的是Stata, R, excel & VBA，偶尔用过一些专门的软件，比如做神经网络的，后来有了R，其他就弃用了。其实Stata和R有很多package，足够了，更重要的是了解package背后的模型和方法。&br&&br&&u&上边的研究味儿太浓，谈钱的请看下面金融类：&/u&&br&&br&&b&######金融类######&/b&&br&国内的用的不多，只知道高大上的有&b&wind（&/b&万得资讯&b&），通联&/b&，开源的有&b&TuShare&/b&等，自己玩得话用用&b&Yahoo Finance或者Google Finance&/b&也挺好，R或Python里都有对应的包, Mac上也有一些软件可以直接下载这些数据到excel里。&br&&br&&b&平时工作上最常用的：&/b&&br&&b&企业与金融机构的财务数据：&/b&这方面因为工作需要，所以基本都是银行自己的分析师填入系统的企业数据。&u&这类数据一般来源有：&/u&&br&&ol&&li&从企业直接要（如果这个企业没有上市也没有发债的话），催银行的RM&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cninfo.com.cn/cninfo-new/index& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&巨潮资讯网&/a&，拿上市企业的，基金年报等，免费&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chinamoney.com.cn/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国货币网--中国外汇交易中心主办&/a&，拿发债企业的财务（包括企业的债券募集说明书），免费&/li&&li&银行和券商的财务数据从&b&Bankscope&/b&下 (&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bvdinfo.com/en-gb/our-products/company-information/international-products/bankscope& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bankscope | Global database for bank&/a&)，保险的从&b&isis&/b&下，需要机构帐户&/li&&li&&b&S&P，Moody&/b&等评级机构的帐户，上面有很多Credit Research和评级信息等&/li&&li&&b&Bloomberg（彭博终端）&/b&，不多说了&/li&&li&美国上市的可以看&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.sec.gov/edgar.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://SEC.gov |
Filings & Forms&/a&&/li&&li&德意志银行研究部的公开网站（&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dbresearch.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DB Research&/a&），也有一些还不错的数据和研究文章&br&&/li&&li&外汇信息除了自己行内部用的，一般看&b&Oanda&/b&&br&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.creditsights.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CreditSights&/a&, 独立研究服务提供商，偶尔会用一些他们提供的行业研究报告&/li&&li&&b&Dealogic&/b&, 英国的一个数据/平台服务提供商，主要做行研的时候用&br&&/li&&li&很多金融机构自己内部的一些软件或package，比如我们行内部的一些R package，可以直接导入财经数据&/li&&/ol&&br&&b&补充：感谢评论里 @&/b&&a href=&http://www.zhihu.com/people/___-yang-99& class=&internal&&一扬&/a& 的补充，这里加上两个&b&学术圈常用的金融数据源&/b&：&br&&ol&&li&&b&国泰安CSMAR&/b&金融数据库&br&&/li&&li&&b&锐思RESSET&/b&金融数据库&/li&&/ol&&br&&b&平时休闲自己常用的：&/b&&br&&ol&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Investing.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Investing.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&，很多市场信息，如油价，天然气，美元指数，各类经济指标等&br&&/li&&li&&b&更新：评论里有问到Mac上下载数据到excel的软件&/b& (假设你指的主要是要金融类数据)，我用过的几个：&/li&&ol&&li&&b&StockXloader&/b&（软件截图如下），直接批量下载Yahoo Finance的数据，输出到Mac上的&b&ProTA&/b&做技术分析，也可以直出excel文件。&/li&&li&&b&如果用R或Python&/b&，选择比较多，可以用&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantmod.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework&/a&或&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//tushare.org/index.html%23id3& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TuShare -财经数据接口包&/a&，获得数据后直接输出成excel格式文件就好。&br&&/li&&/ol&&/ol&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/3d98223e34ececa3f2bf_b.jpg& data-rawwidth=&979& data-rawheight=&619& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&979& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/3d98223e34ececa3f2bf_r.jpg&&&/figure&&br&&b&平时工作用的分析软件&/b&很少，大部分时间VBA和R足够了，其他的都是公司内部软件（SAS等，但是不喜欢）或平台。&br&&br&&b&补充两个iOS上看市场数据/ 画曲线图的app：&/b&&br&&ol&&li&外汇，大宗商品市场（WTI，Brent, 天然气，美元欧元指数等）我常用&b&NetDania&/b&，看动态数据，画技术图很方便实用，免费，有iPad版本&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/41dc2c7035b0dee63a4f427b6a84b546_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/41dc2c7035b0dee63a4f427b6a84b546_r.jpg&&&/figure&&br&&b&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Investing.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Investing.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/b&，之前提到了，这个是手机上的，看大部分证券信息，同时还可以跟踪每天的财经热点和指标，基本每天一读&br&&br&&b&######One more thing######&/b&&br&现在很多分析师或研究员张嘴全是模型，但我觉得，不论是宏观经济研究，行研或是企业层面的分析，软件或模型只是工具，最重要的是阅历的积累，对研究对象本质的体会与把握，而不是拿过来一堆数据，扔进个模型里看结果。&br&&br&目前先想到这些，如果还有其他的，再来更新。&br&&br&&b&我的专栏&/b&：&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/qianliang28& class=&internal&&钱粮胡同28号&/a&
号更新：增加了如何做中国数据地图，以及几个平时做行业研究时常用的数据源。我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。 补充更新：对答案里中国数据地图感兴趣的朋友可…
&p&我觉得人渣还贴切一些，当然，做人没有底线不见对老婆就坏，概率比较高而已。 &br&&br&
做贵金属、现货原油、p2p算不算金融，说真的这些在我眼里属于90%是骗子的行业，员工还是老板？寐着良心做这些的也不会是什么好货。&br&&br&
ipo之前找财务公司润润色，寻常的公司做成n年亏损几年高利润，a股上不了就去港股，港股不行新三板，新三板不行就原始股。&br&实在圈不到钱，这不还有众筹嘛?&br&还有做定增的，分销股票的，圈钱+接盘………许多劣后可都是市面上的资管公司开吃的。&br&还有“厨房”，专做假成交量忽悠基金接盘的操盘团伙。&br&做“壳”卖“壳”的专业玩家，还有专坑内地收购者的壳骗。&br&以上三步一条龙，陪您资产玩成零。&br&&br&地方银行乱放贷，小公司得到了不该得的贷款，而且绝大多数都身背不入统计的民间贷款（p2p、高利贷），最后全变坏账，暗保行业、阳光存款藏了多少猫腻，几乎所有银行都有地下钱庄（除了央行呵呵这不是银行吧）。&br&泛亚骗局，当地政府大力扶持，这可是一个地方交易所啊，去公示系统一查这股东都是什么鬼……&br&但凡大宗商品抵押贷款坑的概率奇高，因为仓储还没全国联网，一仓多抵的事太多太多&br&（收购、并购、反收购我没干过，就不说了。）&br&&br&上市公司够大品牌吧？&br&如566呵呵，566塑造中国首富我都惊呆了，当年和朋友在0.7时就收到了风，我们去工厂实地考察，那根本是一片空厂，我死都没碰这票。&br&就这还港股通……审核的人良心狗吃了?负责566财务和融资的高银系也不是什么好货。&br&港交所干的好，永久停牌，内地就没这本事。但香港8开头的老千股那么多，港交所也不管管?a股是基本放弃治疗了。&br&做配资的…提醒股民风险也就算了，那些强调暴利弱化风险的客户经理，你们的良心呢？&br&保险推销、买债券、股票移民……不说了，脸红。&br&某些分析师、股评，在我看来和实习生有啥区别啊?&br&也就苦逼点银行、证券、投行部的下层小勤奋们还让人看得顺眼，四大和坏账处理站也还行，保持自己的本心比赚钱更重要，人活一辈子什么活法不是活？&br&&br&＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿&br&金融圈子鱼龙混杂，但是，它毕竟是社会财富的集中流动地，这就让问题复杂起来了。&br&第一，它和所有行业一样，都有贫富分化的问题，只是它的光环太亮眼了。&br&渣女爱盯有钱人，有钱人渣的换着玩，不渣的想抵制诱惑也不容易。&br&第二，金钱论英雄，相对于纯理科工科的技术性而言，金融行业内的唯金钱论的价值观占据99%的比例，拜金女拜金男真是够了啊，那话题和价值观，还怎么好好聊天，聊点有趣的行不行。&br&第三，暴富神话。外人对金融行业的神秘感觉，使得骗子有滋生的土壤，渣男们也有机会冒充大款，你想告诉别人相信自己就有钱赚首先要学的就是打扮成有钱人啊，顺便骗骗颇有姿色的渣女们……&br&第四，浮躁。一次成功的xxx，一笔大单，搞个大新闻……就可以走向人生巅峰。&br&许多人可能发现自己不姓赵这个事实了，没关系，还可以用骗的嘛。&br&普通人忽然有了钱，他会做出许多暴发户的行为，做许多另自己后悔的事。&br&重要的事说三遍。&br&没钱的模仿有钱的（新闻上的）&br&没钱的模仿有钱的（营销广告上的）&br&没钱的模仿有钱的（身边的）&br&这一点任何行业都一样，能否保持本心仅限于个人的想法。只是金融行业的钱，来的快而猛。&br&第五，越高层破事越多，谁不黑？话说最近抓券商老总抓的真狠，白大褂落网了也是让我震撼了一把，不是不报，时候未到啊，吓的我的前前老板也停止向白大卦方向发展了（他本来想从定增和ipo延伸去二级市场来着，嘿嘿举牌的方式就有这个意思哦）。&br&暴力增长的私募，你们的交易系统一看就是攻守不平衡的赌博系统，哪可能持续，可是你们让客户经理们是怎么推销的？&br&喔对，之前确实有个可以高复利持续的基金，一群基金扶持一个明星分析师，建立了一个不对外开放的新基金，众人轮流抬轿造出高回报，然后让这个明星分析师出去再成立一个基金开始回馈他们，然后这个基金就普普通通了。&br&&br&其实废话这么多，只是因为中国的金融圈还是太年轻了，所以看起来，总体就像个暴发户，土财主，看不到什么贵族的优雅、品味和积淀。甚至监管部门的政策都自打脸甚至无赖，舆论更不用说了。&br&难怪缩在国门里当缩头乌龟，也就只能靠权力和内幕欺负下老百姓，有点傲骨的人都会选择单干。&br&话说每天工作10小时以上算正常的吧？&br&&br&最后，作为一个“长者”，我要告诉你们一点人参惊艳，徐翔每天研究股票的时间超过12个小时，别说内幕交易，当年敢死队时他就已经懂了股票的本质，我的意思是在座的各位和他比都是垃圾。&br&只是，懂股、懂人、懂官又有啥用，还是官说了算啊。&br&&br&有钱人其实根本不在乎普通人怎么看他，骂他，钱怎么来他也不好说的太细，这种情况如果用什么来形容的话，就好像在雾霾出现之前，高污染企业根本不在意环境的污染，也不在意别人骂他，大不了花点，花不了多少，直到大范围灾害出现，上面被迫算总帐才如过街老鼠。&br&这次股市的故事就是政治目的撞上矛盾的政策指导，没能实现多快好省，国库空虚、百姓怨气，赶紧抓大的宰。&br&许多事情表面上是说不清楚道理的。&br&比如5000点被套牢的散户值得同情么？不值得，那种位置还重仓的已经没有理智了，可是，是谁说出4000点是牛市新起点这种狂言的呢？&br&粗暴的政策清理配资盘合适么？确实孖展这东西券商来吃最好，但吃相未免太难看了吧。政策是谁想出的，牌又是谁想打的，融券的是谁借的，大家心里都清楚，所以谁造的孽谁最后出钱来擦屁股。&br&做空没有错，但某些机构就值得同情么？市场确实有下跌的需求，可明显得几乎是打明牌了，太肆无忌惮了吧。&br&道理虽然说不清，但效果很明显：整体金融环境变差了，韭菜死光了谁给上市公司融资，谁管你央企改不改革？散户不相信机构，自然难以形成机构互博的成熟市场，大资金对战经验不足，以后怎么开放金融市场？怎么让资本走出去？&br&人性如此，屁股决定言论，啥成分的人为啥群体说话，但总有例外，价值观毕竟是多元的。又比如，匿名的时候。&br&&br&---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&有位知友留言问到，股市熊市是否意味着我国经济低迷，这个问题很复杂。&br&这一次的牛市，其实是为了解决企业融资问题而人造的，因为经济一直在低迷状态，企业生存成了问题，民间贷款利息太高无法承受，而无论是企业债还是银行贷款都是要还的钱，而上市则不需要还，是最好的融资方式。&br&所以才需要一个人造牛市，将社会的资金吸引进来，本来正在酝酿各种粗放风格的IPO，如新三板、注册制度等，还想借机让央企再捞一波，就连已经上市过的公司也可以凭高股价去抵押贷款，结果国泰君安才刚上市，后招还没放，股市就崩了。&br&崩盘的原因其实有很多，但无论是勒令在短期内清理配资盘，还是其他的什么直接理由，它要下跌的核心理由就是：它本来就要跌，因为除了政治目的和收割韭菜的目的，它本来是没理由涨的。&br&&br&中国的经济低迷是很复杂的系统问题，因此我画了几幅图。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/5d553c25a0db36f961fdcc9b3758aa94_b.jpg& data-rawwidth=&980& data-rawheight=&1001& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&980& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/5d553c25a0db36f961fdcc9b3758aa94_r.jpg&&&/figure&&/p&&p&出口问题涉及到国际贸易，我在外汇那一块简单画一画。&/p&&br&&p&固定资产投资一向是中国经济增长的大头，不但涉及到消费、还有税收、投资方向、土地贩卖、银行坏账等多个方面。&/p&&p&所以它不能崩盘，否则会导致坏账引发的通缩。&/p&&p&但是，在这个世界上，凡是靠房地产拉动的国家，结果没有不崩盘的，没有任何一个国家例外，就看中国的表现了。&/p&&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//news.hexun.com//.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国住宅空置率在20%-25% 住宅已严重过剩&/a&&br&&/p&&p&该文首发于微信公众号：中国房地产数据研究院。&/p&&br&&p&不少三、四线的房子，已经因为难以变现而抵押在了银行，但是并不是抵押就可以偿债的，不变现什么都是空，银行也犯难，这不是最近......嗯，反正政策绕了一圈还是先维持楼市吧。&/p&&p&经济结构不科学，绕一圈当然发现都没什么效果。&/p&&p&这个刚出现的新闻我也更新一下：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//finance.qq.com/a/689.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&1000元可以炒房 这群人正在撬动深圳房价&/a&（此文完成后第二天出的）&/p&&p&如果中产阶级多一些，刺激消费效果肯定好，这就是巧妇难为无米之炊，哦，这次股市把中产阶级的消费能力短期内消灭掉了。&/p&&br&&p&中国经济低迷的问题就在于，制造业造不动了，还得去产能，投资也快到了极限，尤其不能让过度投资引发通缩。&/p&&p&并且，政府的财政来源里，税收难道再重一点？这方面政府确实动了脑子，比如房产税，先搞全国联网，再计划给多套房收税，倒卖房子的也跑不掉。&/p&&p&又比如遗产税。&/p&&p&税收这里放个连接：&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何看待香港再次减税？ - 微博&/a&&/p&&p&国债和地方债还有多少空间可以挤？&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/230988& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国首次将赤字率上调至3% 赤字规模亦创历史新高&/a&（此文完成后不知道第多少天出的。）&/p&&p&楼市不好，地怎么卖？&/p&&p&所以靠投资也难。&/p&&br&最后就是消费了，不过中国的消费一向低迷，主要问题是贫富分化越来越严重造成的。&br&而且就算消费起来了，其实也无法消化中国的产能。&br&所谓去产能，就是一个美化版本的“企业破产”---“企业并购”，伴随着下岗潮。&br&&br&再看看外汇市场的金融逻辑&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/4c37c938545cecd4debee0b_b.jpg& data-rawwidth=&1091& data-rawheight=&851& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1091& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/4c37c938545cecd4debee0b_r.jpg&&&/figure&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/231000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&高盛：欧洲央行下周将降息10个基点&/a&（此文完成后不知道第多少天出的。）&br&【人民币中间价下调166个点 创逾两个月最大调降幅度】&br&美元继续上涨，大宗商品继续承压，黄金转好(短期是超涨了)，未来这样的走势根本不足为奇。&br&人民币为什么需要疲软一些？一个是减缓制造业转移，给产业转型提供时间，第二个其实更加重要，净出口获得的美元，用来进行国际结算，一是用于采购大宗商品（石油、粮食），二是各类原材料、生产资料，三是保证国家债务清算能力。&br&用外汇储备在汇率上出手维稳，不知道怎么想的，不过央行也很聪明，中国的大型国有银行在外汇互换市场借入美元，在现货市场抛售美元，并与央行达成远期协议以对冲这些仓位。&br&但这是在透支未来。&br&蒙代尔三元悖论，哪有这么好违背？你总得付出代价，隐形的也是代价。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/230996& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&余永定：我选择保住外汇储备 而不是人民币汇率&/a&（此文完成后第不知道多少天出的）&br&即使如此，最后还是妥协成一次性贬值到位。&br&&br&接下来看看美国人想要的未来图景是什么。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e27acb6f4c96f2ff092946_b.jpg& data-rawwidth=&621& data-rawheight=&352& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&621& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e27acb6f4c96f2ff092946_r.jpg&&&/figure&&br&美国人想要的就是什么都有，什么都在它的控制之下，现在它的目的正在一步一步完成，而且好像没什么可以阻挡它的脚步。&br&而且我们真的是低估TPP这个东西了，未来它的力量会越来越强。&br&&br&大宗商品现在跌跌不休，什么时候会迎来大反转呢？&br&当美国人完成它的战略目的的时候，完成对几个重要地区的掌控，美元开始触顶，急跌，反弹，站稳，振荡，接着阴跌。&br&实际上，大宗商品见底反弹，会让美国更加容易达成它的通胀目标，也就是说美国人加息还得加个几次，加息不停，大宗商品的反转也不会开始。&br&政治上停止对其他国家的打击，让他们慢慢恢复元气，世界经济回暖，这时，它在各国危机时收集到的的公司、矿产等资产就会价值回归，而后停止加息，推动大宗商品的回暖、吹起泡沫更利于这一点。&br&这不就是薅羊毛么，对，这就是薅羊毛，阳谋。&br&现在还处于倒闭潮中，密切留意收购潮的到来和完结。&br&--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&那么中国目前可能会怎么处理自己呢？&br&首先制造业向内陆转移，但内陆到沿海运输成本太高，对境外的竞争力可能彻底失去。&br&而沿海开始转型成金融、高端制造业（面临强大的国际竞争）、服务业，以此来提高居民收入。&br&不过这都是在弱势人民币的条件下逐步完成的。&br&&br&我也有设想过，中国是否能跟随美国人的布局喝口汤呢？&br&比如让人民币走出去（一般但不一定需要强势货币支持，但又涉及到货币总量），人民币海外结算，收购海外资产、制造业（赚取利润，让海外的廉价商品回馈国内）。&br&但这被国内的产能过剩、就业问题等卡住了，而且海外资产还得靠军队保护。&br&我们可以发现，政府应该意识到这个问题了，无论是离岸人民币结算，人民币开放，增加军队建设等都在进行中，不过可能来不及。&br&&br&那我们的产能能否让中东地区、俄罗斯、欧洲接受呢？这不是修了条超长铁路么？&br&中东地区战乱（需要中国军队入住才行），俄罗斯经济疲软，欧洲本土有高端制造业，低端可以问东南亚要，水运便宜。&br&非洲行不行？中国过剩的基建能力完全可以支援非洲建设，不过他们太穷了，国家外汇储备没那么多，中国一般都是帮助建设－开采矿藏－运回国内或卖掉获得美元。&br&而且中国的军队没办法保护海外资产，即使可以，面临大宗商品低迷，这些对外投资其实也得过冬，军队驻扎、扶持当地军队那也得往总成本里算。&br&&br&那我们是否能通过降税、去产能、产业转型、增加居民收入等自我消化呢？&br&可以，等于是暂时关起门来修炼内功，中国真是幸运，国土够大人够多，完全可以自己处理。&br&但即使如此，房地产、制造业产能、居民收入提高、债务问题、可能的通缩问题，都是难题，这些问题的连带关系非常的高，难以下手，或许一次直接的大崩盘大转型来的更加直接了当。&br&降低税收的话，这得看政府愿不愿意让出利润来。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//news.sina.com.cn/o//doc-ifxpvutf3761468.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我省出台意见降低实体经济成本&/a&（此文完成后第三天出的）&br&&br&楼市什么时候可以倒？&br&注意这个问题不是楼市什么时候崩，而是楼市什么时候可以崩。&br&当房地产的公司债务、公司贷款转变成个人债务、个人贷款的时候，房价下降就完全没问题了。&br&哦对，这个过程叫去库存。&br&----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&另外，中国的军队真的是不够强大。&br&看看美国，如果把美国人放到中国的位置上，面对超低油价，“美国石油”，“美国石化”面临亏损会怎么做？&br&他们会大胆的处理资产，削减国内油企规模，然后用军队和资本控制其他国家的产油国的石油，让廉价原油输入国内，同时研发石油开采技术。&br&如果不直接对外投资，那么以后原油价格上涨，再撤军也无所谓，不需要保护自己的资产。&br&军队不强，就只能规定个40美元铁底咯。&br&当然原油未来的走势以振荡为主，不会有大型反转，原油的暴涨会在下轮经济泡沫吹大的时候，由需求端进行拉升，而且供给端还是大，涨幅有限，现在时间上还早着呢。&br&&br&只是，这一次美国人收割羊毛的战略期，我们没办法分一杯羹，下一轮国际局势稳定的时候，中国将面临更大的挑战，也是下一次直接面对调整到完美状态的美国的时候。&br&面对一个掌握了能源、制造业、军队、美元霸权的美国。&br&&br&----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&我从来不对别人灌鸡汤，什么你要正能量不要只看到负面的云云，没意思。&br&社会能否健康发展是目前无法解决的难题，不是靠洗脑就能无视和解决的。&br&经济学里是否有像物理学那种终极难题让金融人值得追寻一生？&br&有，当然有，我在此斗胆提出。&br&&br&我不喜欢经济学还分姓社姓资，所以我使用现代经济制度这个称呼，它有四个最大的问题，犹如当年物理学的两大乌云那种地位。&br&&br&1，钱的来源。&br&用静止的观念去看一个经济体。&br&然后我作为央行降准降息，开始发钱，这叫增加信贷（投资）。&br&&br&这个钱发给谁了？发给巨头、国企、垄断、官僚保护下的企业，因为它们信用好又有背书或担保，银行就好这口。&br&这些企业拿到了钱，钱会流向两个地方。&br&一是生产资料、生产要素市场，这会导致这两个市场的物价上涨。&br&二是A型企业高层的个人、公款、公司买办的消费市场，就是平民们平常消费的市场，这里的物价也会增加。&br&以三种情况上统称为挤出效应。&br&而钱的价值在贬值。&br&于是我们发现了，这个社会的财富，是直接流向了巨头们？无论是他们所占社会总金钱的比例，还是所占社会总物质的比例？&br&平民们是不是在工资没有上涨的情况下（公司得等下一轮循环，赚到钱了才涨工资），就直接面对了物价的上涨和金钱的贬值？&br&每一次印钱发钱，就是一次财富掠夺，贫富的分化。这是现代信用货币制度无法避免的问题。&br&&br&2，成本、坏账和负债。&br&经济学最最基本的规律就是：供求关系。&br&供大于求，价格下降，供小于求，价格上升。&br&这是理论上一种完美的调节机制，无论经济体处于什么朝代什么体制，这个规律都不会变。&br&但如果引入一个成本下限呢？&br&销售价格比生产成本还低怎么可能，企业可以停止生产降低供给啊？&br&当然有可能，因为信息是延迟的，价格传递是扭曲的，投资周期、炒作者、高利贷都会让生产成本变高。&br&但是产品价格低于成本的话，我作为生产商，越来越瘦，最后破产清算。&br&对于银行而言呢？它们贷款给我，我如果破产清算，那么它们的贷款也别想收回，坏账爆发，那么整个行业都陷入流动性陷阱里去。&br&行业交替进行，这是健康，集体火热，经济泡沫，热后崩溃，经济危机。&br&这就是经济周期。&br&&br&如果我这个行业是整个社会最大头的产业呢？&br&那么银行和国家，反而要保护我们，帮助我们恢复现金流。&br&而恢复现金流还不增加负债的唯一方式，就是卖掉产品。&br&卖掉产品，意味着银行的坏账，企业的负债，都变成了平民们的个人债务，他们将用一生偿还，代价就是消费能力的降低，而到时候，无论房价涨跌，银行和企业都不在乎了。&br&所以房地产才会是现在这个样子，所以爱国人士请快点买房子，帮国家分忧解难。&br&如果经济危机出现了，那么会央行选择发钱，就产生了问题1.&br&&br&3，贫富分化和再分配&br&一个国家要的东西，不是社会公平，而是它的稳定、可持续发展。&br&而贫富分化会破坏社会稳定。&br&&br&一个国家有100个人，他们组成了一个“国家”公司，生产了100%的财富，结果其中有5个人各拥有了10%，剩余50%分配给另外95个人。&br&这时那95个人里几个优秀的人，抢到了2%，然后他们说：你们这些loser，是因为你们不努力。&br&于是大家更加努力，这叫“成功学”。&br&随着时间的推移，贫富分化越发严重，情况已经到了5个人各自拥有15%，剩余25%留给了95个人抢。&br&这5个人还各自拿出1%丢到市场上：这是我施舍给你们的，优秀的人可以拿到，那95个人简直感恩戴德，正能量、感恩、心灵鸡汤都出来了。&br&接着他们又各自拿出1%奖励给愿意参军的人，维护稳定。&br&随着时间的推移，贫富分化越发严重，情况已经到了5个人各自拥有19%，剩余5%留给了95个人抢。&br&这个时候，鸡汤还能骗到人么？&br&1%奖励给军队，还能稳定么？&br&如果大家一起合作从事了生产，创造了财富，最后95%的财富却集中到了5%的人手里，还被人发觉了，这些人还会在意过去的游戏规则么？&br&卖不掉的房子，可以炸掉嘛，在经济的角度上着很合理，却会直接导致民愤。&br&&br&要知道贫富分化是不看过程，只看结果的，不管你中间的现金、债、权如何流通，只要结果不对劲，社会就一定不会稳定。&br&&br&贫富分化的表现：社会总共生产了那么多的财富，而穷人根本消费不起，而富人可以一个人拥有百套房带千个表开万辆车，但外面还是有无数滞销的产品。&br&生产力大于消费能力，这不就是供求关系失衡，不就是经济危机的来源么？&br&国外消费能力强，出口主导的我国还能维持这个消费循环，出口转内销时就发觉，贫富分化这个问题很严重，得去产能了。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/231973& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&全球央妈正在拉大贫富差距&/a&&br&&br&4，权贵斗争、财富释放和政经稳定。&br&当一个社会生产力过剩时，最直接的表现便是高层斗争。&br&去产能，去谁的产能？要斗。&br&贫富分化，哪个权贵牺牲充公？要斗。&br&社会福利少，哪个国企、部门大出血？要斗。&br&现金充公，资产拍卖，财宝入库。&br&但它有个问题，这个层面的斗争涉及到政权不稳，并且在斗争过程中，被打倒的权贵会破坏经济稳定，故意引发问题。&br&经济发展速度快时，大家都忙着赚钱谁管你是人是鬼？政治权利更替、反腐打老虎，都只是经济危机的表现罢了。所以一个完整的经济周期里，这种情况还会不停的发生。&br&因为它的本质就是：当一个经济体需要通缩时，选择哪些对象“通缩”掉它？&br&&br&【中金：中国化解产能过剩或导致银行坏账上升】中金毛军华等分析师在报告中指出，煤炭、钢铁、有色金属行业每削减20%产能，可能带来1.1万亿-1.2万亿元人民币的不良贷款，占到银行贷款总额的1.14%-1.24%。产能过剩行业的银行贷款总额有2.8万亿-3.5万亿元人民币。&br&&br&以上四大问题，彼此相关，跨越西经、马经界限，直指当代经济的核心。&br&高福利的北欧模式已不可取，问还有什么途径解决？
我觉得人渣还贴切一些，当然，做人没有底线不见对老婆就坏，概率比较高而已。 做贵金属、现货原油、p2p算不算金融，说真的这些在我眼里属于90%是骗子的行业，员工还是老板？寐着良心做这些的也不会是什么好货。 ipo之前找财务公司润润色，寻常的公司做成n年…
我的房东2月26日挂牌，工体的25年房龄老楼，均价6万，迄今为止（3月7日）仅有3个买家来看过房。&br&&b&&br&先说结论：&/b&&br&&b&参考09年行情，这波上涨将持续半年，重点集中在核心城市，然后房价高位横盘一年，等待市场慢慢消化。&br&&/b&有资产的人再跟一波行情并及时落袋为安，账面资产至少能够增加20%；&br&愿赌服输的人可以融资加高杠杆吃进，赌赢了直接脱贫致富，赌输了跳楼不送；&br&刚需小民按照自己现有家庭收入乘以70%的系数量力贷款，充分考虑失业和降薪风险。&br&&br&&b&原因：&/b&&br&2009年的大涨过去7年，新一波韭菜成长起来，虽然规模仍然不够，无奈国家内忧外患，只能集中一切力量维持名义GDP的增长。今年仅仅保7%，又面临出口缩减，原油价格下滑；出口投资消费三驾马车全都没了动力，煤炭、钢铁、建筑、石油、制造业哀鸿遍野；高端餐饮早就半死不活；互联网创新看似红火，实际整个行业的总产值（万亿级）与中烟集团一家差相仿佛，主要资金来源也是前几年放的水。在这种情况下，能维持不裁员不降薪的企业已是凤毛麟角，应该没人认为居民收入普遍迅速增长，对居住水平提出了更高的要求吧。&br&&br&&b&那这波行情怎么来的？从去年就开始吹风，今年只是落实了而已。表面看是炒作，左手倒右手；根本原因是放水，增加货币供应量；深层原因是救市，好死不如赖活着，只要坚持下去总有转机。&/b&&br&&br&根据我学习索罗斯《金融炼金术》的理解，下附，我做了一个推论：&br&资产价格不涨即跌的拐点就是&br&M2增发速度（%）≤利率（%）+CPI涨幅（%）+GDP涨幅（7%）&br&【以上公式采用近似拟合方式(1+x)*(1+y)=1+x+y+x*y，在X，Y远小于1时，x*y近似为零】&br&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/4a80a1cb780bec79925b_b.jpg& data-rawwidth=&460& data-rawheight=&664& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&460& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/4a80a1cb780bec79925b_r.jpg&&&/figure&&br&2016年大涨的原因就是因为利率降低，GDP下降，而M2的供应量却同比增长16%，而且放水仍在加快。这波行情是在ZYZF和DFZF，中介，开发商，银行的推波助澜下发起的，来势汹汹，但却缺乏后劲。&br&&br&为什么？通俗的说，就是嗑药磕出抗药性来了。09年大涨，政府才放水13万亿，轻轻松松的把北京三环房价从2.5W托到4万后高位横盘；15年GDP增加4万亿，政府放水16万亿，房价也不过是高位横盘，反而股市动辄千股跌停千股涨停；16年房价大涨的前提，是M2增长率达到14%以上（利率4.5，CPI 3，GDP 6.5），在现在的货币基数下，政府2016年新增M2将达到史无前例的20万亿，人均增加1.4万元！！！（但我的工资已经三年没涨了）每个月新增M2需要达到1.6万亿！！！&br&&br&20万亿是什么概念？2003年全国的货币供应量才22万亿，2006年全国的GDP才21万亿。一年放水放出一个2006年的全国GDP。我只想说呵呵。&br&&br&靠金融救不了现在中国的经济问题，但是不这样做更惨。非常简单，是房价崩盘，房主断供，企业倒闭，社会动荡来得好；还是政府放水，房价暴涨，富者越富，贫者保障来得好？现在这种玩法至少还能接着玩几年。玩到什么时候是个头？等我大清一年放的水超过全世界M2增量一半的时候，这个玩法就再也玩不下去了，现在已经超英赶美了。&br&&br&但只要信贷的增加无法满足上述的公式，那么抵押品（房产）价格的下跌就注定会发生，这就是资产的反身性原则。&br&&br&与此同时，抵押品价值本身也存在问题，就是购买抵押品的刚需能够承受的最高价格。目前北京呼家楼一套60平米30年房龄的房子总价是300万，可评估到250万，贷款80%，即首付100万，贷款200万，月供1万2。对于一个30岁，本科毕业，双职工家庭来说，家庭税后年收入在18万左右，公积金每月6千，扣去公积金，月供1万2的压力并不大（毕竟省下了房租钱）。但如果他们有一个人丢了工作，月供1万2就只能让他们全家吃糠咽菜度日了。同时，如果收入不再增加，理论上他们能够承受的最高贷款额度为300万。当房价达到8万一平的时候，他们也将放弃购房。那么抵押品本身有价无市，也将导致价格的崩盘。&br&&br&最后，现在经济形势非常差。主要的大型国企全在亏损，政府放水也是为了让这些企业能够挺住，避免裁员。但是大家至少应该做好被裁员的准备。但如果地租持续上涨，对企业和服务业也是雪上加霜，所以各行各业都不乐观&br&&br&可惜由于我的愚蠢，在上一波暴富浪潮中没有抢到第一桶金，不然跟着这波行情捞上一年半，至少20%的收益又到手了。&br&===============================&br&那个经典的段子：&br&&blockquote&最近，很多企业资金链断了，但政策好，央行放大水了，降准了，得想方法从银行套出钱来。最近很多答主都说了。我有一套1000万的房子，我找中介（不良中介，罪魁祸首，推高房价），涨到1500万，然后叫我亲戚或同学去买，首付3成，450万过了账面又回自己包里了，还可以从银行拿出1050万，并且房贷利息还低，不过套现的人还不还就说不定了，毕竟这买卖太值了，即使房子被回收了也不怕。当然还有部分跟风的不明群众。在美国这叫次贷危机，金融危机就是这么来的。&br&&/blockquote&这个说法不对。我有一套1000万的房子，然后找中介挂1500万。跟老婆办假离婚，老婆来买，手续全是自己办的省了中介费，但是最后评估下来只评估到1200万，银行只给贷款70%，也就是840万，买方需要交660万的首付+40万个人所得税【（）*20%=40万】+12万房屋交易契税（1个点）+12万营业税=724万。&br&结果是：房子还是自家的。为了从银行拿到840万的贷款，我需要先准备660万现金的首付，还要给国家交64万的税，然后拿到一个利率5.75%的贷款，五年还清。&br&如果我直接做房产抵押贷款呢？按照2015年6月的文，抵押贷款利率为6%，五年还清。&br&&b&还是办房产抵押贷款合算，因为少交税。&/b&&br&上述段子是编的。&br&&br&中介是个放大器，一头忽悠房东涨价，一头吓唬买家赶紧买，人为造势，制造一个繁荣景象。但现在的刚需收入提升有限，负担得起动辄6万一平的房子的人不多，现在主要繁荣的是房屋换手，就是卖掉老房子，买入新房子。但改善型需求的成交量毕竟是有限的，所以现在心存疑虑的人，可以持续关注网签数量。&br&&br&最后强调一下：看好后市就赶紧买，只要有资产，能承受风险，这波行情至少会涨半年，横盘一年。不看好就死心，别再被忽悠，千万别犹豫来犹豫去，最后下决心入场的时候被套在高点上，全家都完蛋了。&br&===========================&br&&p&欢迎关注我的微信公众号 &b&任易 &/b&，或微信号 RenyiWiki。我分享如下图所示的销售、项目管理、玄学、Java、Python方面的经验。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/N0ydhSbEwnu9rWLm9xkl& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/N0ydhSb&/span&&span class=&invisible&&Ewnu9rWLm9xkl&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&&br&===============================&br&&blockquote&引文:索罗斯《金融炼金术》 &br&下载地址： &br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.shupeng.com/download/Fqid%3D1ad& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&shupeng.com/download/50&/span&&span class=&invisible&&901909?qid=1ad&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&我作出了两大发现：一个是信贷与抵押之间的反身性关联，另一个是管制者与管制对象之间的反身性关联。 &br&&br& 长期以来，人们一直假设货币定价是真实世界发生的事件的一种被动反映。古典经济学专注于真实的世界而忽略与货币和信贷有关的问题，甚至凯恩斯也用真实因素表达他的一般理论，货币主义者们试图把这个关系倒置过来，他们宣称控制货币供应的增长就可以控制通货膨胀。 &br&&br& 在我看来，所有这些观念在根本上都是错误的，货币定价并不是真实世界中事件的简单反映，定价是对交易过程施加影响的一种积极的行为。货币现象与起初真实事件以一种反身性的方式相关联，即彼此相互影响，反身性关系在信贷的运用和滥用操作中最显著地表现出来。贷款是以贷方对借方履行债务能力的评价为基础的，对抵押贷款的评估被设想为是独立于贷款行为的，但事实上贷款可以影响到抵押物的价值，无论对于个别经济领域还是作为整体的经济这一看法都是适用的。信贷扩张刺激了经济并提高了抵押品的估计价值，收回贷款或紧缩信贷的负面影响既不利于经济也不利于抵押品的估价。信贷与经济活动的联系绝不是一成不变的，例如，用于建立新工厂的贷款与用于杠杆收购的贷款的经济效果是截然不同的，其结果是难以将信贷与经济活动之间的联系定量化，然而忽视这一点无论如何总是错误的，货币主义者这样做了，其后果被证明是灾难性的。贷款行为和抵押品估价之间的反身性相互作用启发我设计出一种模式：一个时期的逐渐的、缓慢的加速增长的信贷扩张之后是一个短期的信贷紧缩——典型的繁荣和萧条递嬗。萧条在时限上被压缩了，因为清偿贷款的努力引起抵押品估价的骤然下降。 &br&&br& 繁荣与危机为经济史缀上了一个个标点。当然，信贷周期的概念过于简单，不能解释事件的过程。一则，信贷和经济之间的联系太模糊而且易变，无法导出一种规范的模式；二则，事件的进程受经济政策影响而变得极为复杂。周期性萧条破坏力太大，人们已经做出了最大的努力以预防其发生，这些努力导致了中央银行及其他控制信贷和调控经济活动的机制的逐步形成。要弄清管制人员的作用，必须认识到他们也是参与者，理解的不完备性也是他们所固有的，此外他们的行为往往会产生意料不到的后果。管制人员与作为管制对象的经济的之间关系是反身性的，不断地从一个极端摆向另一个极端，在这个意义上它本身也呈现出周期性的特征。&/blockquote&
我的房东2月26日挂牌，工体的25年房龄老楼，均价6万，迄今为止（3月7日）仅有3个买家来看过房。
先说结论： 参考09年行情，这波上涨将持续半年，重点集中在核心城市，然后房价高位横盘一年，等待市场慢慢消化。 有资产的人再跟一波行情并及时落袋为安，账…
原路由器开发人员，后来的C++后台程序员和现在的新科Quant-Dev答一个。&br&先学Python用来撸策略，语法简单，涉及的重}
君，已阅读到文档的结尾了呢~~
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
行业研究报告- 数字金融反欺诈白皮书
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='http://www.docin.com/DocinViewer--144.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口&p&利益相关，不请自来。&br&&br&期权或者衍生品定价大致来说有树，PDE和蒙特卡洛模拟这几种方法。当然，这几种方法都是等价的。然而，树和PDE看起来更接近，下面只对比MC和PDE。&br&&br&目前流行的看法是：&br&1、MC适合强路径依赖的衍生品（比如2014年初由于人民币突然贬值造成巨大风险暴露的TARF），PDE适合可以早行权的产品（比如可转债）；&br&2、MC慢，PDE快。&br&&br&然而：&br&1、由于Longstaff-Schwartz算法的存在，MC也可以用来做可以早行权产品的定价。而对于PDE，并没有很好的针对路径依赖的产品定价的通用解决方案，比如可转债的soft call；&br&2、虽然很多产品的定价方程是相同的，但是边界条件的不同导致定价方程和具体产品的强耦合。而对于MC来说，只要把模拟的路径用伪随机数生成即可，其他复杂的条件可以用模拟路径上的点来做判断；&br&3、PDE快，只是在状态变量比较少的时候才成立。对于复杂的混合模型，PDE的维数变高导致速度下降，而MC却没有这样的问题。&br&&br&所以，任何一个衍生品定价软件必然需要在PDE和MC之间做出取舍和平衡。&br&&br&废话这么多，好像还没答到点子上。目前纯做衍生品定价的软件公司有FINCAD，Numerix，Pricing Partners以及Algorithmics，QuiC。Bloomberg和Reuters也提供衍生品的定价功能，但是它们更侧重于市场数据。&/p&
利益相关，不请自来。 期权或者衍生品定价大致来说有树，PDE和蒙特卡洛模拟这几种方法。当然，这几种方法都是等价的。然而，树和PDE看起来更接近，下面只对比MC和PDE。 目前流行的看法是： 1、MC适合强路径依赖的衍生品（比如2014年初由于人民币突然贬值造…
&p&前一段时间看热门奥斯卡电影『Spotlight』的评论， 里面有一句话感触颇深：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&『当聪明人用笨办法下功夫， 这才是优秀的可怕。』&/b& &/p&&p&&br&&/p&&p&投行没做过全职， 但是一个暑假在纽约一家精品投行的实习也是深有同感的。表面上， 投行看上去是一个把常春藤的顶级毕业生聚集在一起，挥舞着鞭子一遍一遍的做ppt，拉表格，从日出到日落。 我在做实习之前看过很多前辈写的投行帖子， 印象是：辛苦，麻木， 势力，考运气。 不需要任何技巧，只需要能熬夜，能狠下心来做事情，在外加一些运气， 谁都可以做。 真正等到我实习的时候，有些事情看表面是运气，深入看了，确实是聪明。&/p&&p&&br&&/p&&p&讲道理太空讲一个事例吧。 隐去了利益相关部分大家将就着看好了。 故事的主角是一个哥大（对，就是那所著名的明星爱去的学校...）大三的学生，是我同一届的实习生，就叫他H吧。 看上去白白净净的，每天白衬衫，领带天天不一样。由于是精品投行，实习生人数也少，我们两个于是玩得就很多。 H出生于东欧某国，小时候国家动荡，每隔半年就得搬一次家。爸爸给人做会计， 他跟着后面学， 每天看到凌晨，于是14岁时就开始帮别人算账打零工挣钱了。 后来全家移民美国，自己努力学习申请到了全奖上了哥大。 &/p&&p&&br&&/p&&p&每次我们谈话， 他最自豪的就是那段替人算账的日子。每天白天上学， 下午放学后开始工作， 别人做一天的东西他要能在半天内做完而且不出错才能保住来之不易的工作。 于是他就苦练记性， 这样别人要来回翻找的数字他都能一分不差的直接背出来，这样一点点把时间挤出来。 那时候锻炼出来的记性和反应能力， 也为后面的故事打下了基础。&/p&&p&&br&&/p&&p&开始第三周，我上了一个项目， 这个项目是风能相关产业的M&A(并购)， 我们是卖方代表。 我上项目的时候，基本上条款已经敲定好了， 就等双方走个过场， 投个票， 签个字的事情。就在一天晚上，当我在公司里看着YouTube吃着Seamless叫来的晚餐，手机突然响了。 买方看中了一个别的项目想反悔， 这笔交易可能要挂。 &/p&&p&&br&&/p&&p&然后就是项目组开会。 VP问我”你从刚进公司开始盯风能，你去看看美国有哪些新能源的fund有可能卖掉这个项目？“ 我一下就头皮发麻了 - 虽然说我确实在研究风能， 但是我从来没有关注过哪些基金可能会买；更何况时间这么短，哪来得及拉一个完整的研究报告。 就当我要说需要点时间的时候， 我隔壁的和我一起开始实习的哥大小哥主动说清楚情况， 可以来帮我。 我心想， 我好歹还看了三个星期市场， 你能帮上毛线忙。 &/p&&p&&br&&/p&&p&结果我错了。我们刚回小隔间坐下来， 他就说了好几个他知道的在2010年之后做了相同级别风能收购的fund。 然后在又开始头脑风暴有哪些别的新能源基金可能想要diversify portfolio可能会买。 列完了后， 就开始写分析， 比较可能性， 最后写出报告结论。 一气呵成，早上5点就完成了。 期间我本来想帮忙， 但是看他给我解释的时间比做的时间都长， 我也就不好意思插手了， 就打了打下手。 &/p&&p&&br&&/p&&p&最后这个项目还是买了出去。董事总经理根据小哥提供的list开始打电话， 最后在牵线搭桥下找了一个fund接盘，价格没有很好，不过总算卖出去了。 我实习结束后也就没打算留下， 小哥也没有留下， 最后去高盛工作了。 走之前我好奇的问他为什么他会知道那么多。他跟我说 “我做excel、ppt的时候时时刻刻都在想为什么这边要这么算？ 做 comparable 的时候我都会想这些公司以后还有哪些收购的可能性。 工作虽然简单重复， 但是仔细学还是能学到很多的。要注重长期积累。“ 我跟他的区别，就是我在一遍一遍的excel的折磨下，脑子越发迟钝和容易开小差，而他已经不仅摸清了每一个关注的公司的信息，并且分门别类的储存在脑海里。 &/p&&p&&br&&/p&&p&通过一整个实习，我对投行的偏见基本全部消失，我并不觉得投行是个拼时间拼运气的行业。只是一味当苦力的分析师， 估计最后也不会在这条路上走远， 真正的投行精英， 每一次ppt，每一个excel都见证了一次成长。这种不被重复苦力劳动吓到，并且能从中不断学习的能力，才是成就这些人的原因。&/p&&hr&&p&想看到更多海外资讯、留学干货、海外真实故事。&/p&&p&请移步&b&微信公众号：INSIGHT视界&/b&，ID：&b&weinsight &/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-1b6defcc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-1b6defcc_r.jpg&&&/figure&&p&&b&本期故事推荐&/b&：《那些惨死海外的中国“站街女”》， 作者在海外交换的机会，接触到了自己学习和生活的巴黎城里隐藏的一批中国“站街女”。随后，她试图去采访并了解这个群体，与她们交朋友，深入她们的生活。在这个过程中，她也逐渐了解到这些女人的真实一面。 &/p&&p&&b&微信公众号（INSIGHT视界&/b&，ID：&b&weinsight）后台回复关键词【站街女】自提取文章。&/b&&/p&&b&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-79a4ec47ee6caafe4607b9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& class=&content_image&&&/figure&&/b&
前一段时间看热门奥斯卡电影『Spotlight』的评论， 里面有一句话感触颇深： 『当聪明人用笨办法下功夫， 这才是优秀的可怕。』 投行没做过全职， 但是一个暑假在纽约一家精品投行的实习也是深有同感的。表面上， 投行看上去是一个把常春藤的顶级毕业生聚集…
&strong&12月13日更新&/strong&：今儿我的知乎电子书 &a href=&https://www.zhihu.com/publications/hour/& class=&internal&&行业分析怎么做？--外资投行基本面分析方法 &/a&出版了，不到一杯咖啡的价格，&b&对主权，行业以及公司分析有兴趣的朋友&/b&可以去看看~ 谢谢捧场&br&&br&&strong&#原文：&/strong&&br&老规矩，&b&来个图文并茂基于欧洲某行的分析方法&/b&。&u&写之前需要说明下：&/u&不同机构不同方法，有时候区别可以很大（买方或卖方），同一个机构不同部门都有可能有不同的方法（equity或credit，对内的或对外的）。同时，行业分析本身比较复杂，一两句不好说清楚。&br&&br&这里我从银行的角度来简单介绍其中一种：&b&这个框架和逻辑适用于大部分行业的基本分析，基于从业经历，非教科书&/b&。有时间会逐步更新，尽量多加点儿干货。&br&&br&&b&PS：&/b&个人感受，&b&如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人（比如一直跟进某些行业的客户经理或者信贷部门的credit officer），或专做某些行业研究的人多聊聊。他们有时候一句话胜读十年书，可以让你的行研报告很出彩，也有很多独特的经历看书是永远找不到的&/b&。&br&&br&&b&进入正题。首先，我们要清楚大方向：&/b&&br&&ol&&li&一个行业&b&中长期&/b&来看会往哪个方向走（forward-looking）&/li&&/ol&&ul&&ul&&li&比如&b&金属采矿行业&/b&：铝：国外市场供需慢慢平衡，国内大部分区域继续供应过剩，价格影响；铜：中期来看供应过剩，对于部分效率低的采矿企业，价格或低于cash cost&/li&&/ul&&/ul&2. 识别出这个行业的&b&关键风险和成功的驱动因素：&/b&&br&&ul&&ul&&li&比如&b&矿企&/b&：市场价格风险，成本风险，对冲风险，高资本支出（high CapEx/ cost overrun），政治风险，流动性风险等&/li&&li&再比如&b&石油与天然气&/b&：政治风险，泄露风险，变差的fiscal terms，大宗商品价格波动性，特殊事件，环保，项目风险（油砂，深水），高度资本密集性和周期性等&/li&&/ul&&/ul&3. 这个行业&b&成功的企业和失败的企业&/b&大概都有哪些，为什么？&br&&br&&b&完全不想大方向，说明态度有问题&/b&。还有一点就是见过一些银行的初级分析师，连某些行业上下游都没分清楚呢就开始动笔分析了（尤其大宗商品行业），搞笑么？多少想一想，了解一下这个行业的大概情况，起码搞清楚是驴还是马，然后再着手写报告。&br&&br&&b&行业分析基本的框架主要有四点组成（强调，是分析框架，不是写报告的顺序）：&/b&&br&&ol&&li&经济周期与信贷周期（宏观角度）&/li&&li&商业风险 （个体企业与宏观的结合）&/li&&li&价值与驱动因素（更好的了解这个行业）&/li&&li&现金流创造（Cash Flow Generation）的驱动因素与重要性（对银行来说很重要）&/li&&/ol&&br&&b&######1. 经济周期与信贷周期######&/b&&br&&b&######1.1 经济周期######&/b&&br&&br&&b&经济周期是自然的经济波动，表现为经济的扩张与收缩&/b&。根据一些关键指标可以分析出目前处于经济周期的哪个阶段，见下图：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/146dada192a68a8cf767a9_b.jpg& data-rawheight=&446& data-rawwidth=&871& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&871& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/146dada192a68a8cf767a9_r.jpg&&&/figure&&br&&b&结合行业，我们主要划分为两类：&/b&&br&&ol&&li&&b&Non-Cyclical 非周期性行业&/b&（平时生活必须的 - Necessity）：如电力（没电看不了电视），供水（没水冲不了厕所），FMCG（快消）类等&/li&&li&&b&Cyclical 周期性行业&/b&（不是平时生活必须的 - Discretionary）：这种行业波动性较强，与经济周期的相关性高，当整体周期处于上升阶段的时候，这个行业往往发展的比较好，如汽车（没奔驰可以开夏利，没夏利可以骑自行车），旅游（不出远门可以去家旁边的街心公园），高端时装（这辈子没穿过就），航空（与旅游等行业相关）等。&/li&&/ol&&br&&b&周期性行业又可以细分为两类&/b&，主要取决于这个行业被周期影响的时间点（早或晚）：&br&&ul&&li&早期的：如汽车，房地产（经济的波动或拐点会比较快的影响到这些行业）&/li&&li&晚期的：如技术&br&&br&&/li&&/ul&&b&值得一提的是，行业又是通过产业链相互连接的&/b&，如下图展示的钢铁（高度周期性行业）：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/373bb3103796edf6ab26e5b3c2cdba80_b.jpg& data-rawheight=&401& data-rawwidth=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/373bb3103796edf6ab26e5b3c2cdba80_r.jpg&&&/figure&图片引用：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.lcmp.eng.cam.ac.uk/wp-content/uploads/T2-Report-web.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&lcmp.eng.cam.ac.uk/wp-c&/span&&span class=&invisible&&ontent/uploads/T2-Report-web.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&&br&&b&关于这方面的&课本&，推荐一本标准普尔（S&P）出的书（企业信用分析基础）&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.amazon.com/Standard-Fundamentals-Corporate-Credit-Analysis/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fundamentals of Corporate Credit Analysis&/a&&br&&br&&b&######1.2 信贷周期######&/b&&br&&b&信贷周期与经济周期类似，主要分两个阶段：&/b&&br&&ol&&li&&b&增长阶段&/b&：表现为利率低，贷款条件比较灵活自由等（e.g. 个人或企业容易从银行借钱）&br&&/li&&li&&b&收缩阶段&/b&：上升的利率，贷款条件严苛等（银行翻脸不认人了）&br&&/li&&/ol&&b&收缩阶段&/b&往往&u&持续到商业信心开始恢复&/u&，金融机构对经济增长前景重回乐观。&br&&br&&b&放一个近些年信贷周期的图例来说明（危机前）：&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/acb1b433fcd76ce3aab938efba49aa0a_b.jpg& data-rawheight=&447& data-rawwidth=&703& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&703& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/acb1b433fcd76ce3aab938efba49aa0a_r.jpg&&&/figure&&br&看了大方向，下面分析行业与企业。&b&题外话：&/b&我一直觉得搞行业研究不容易，因为不光需要对宏观经济有一定了解，最好还要能看懂大部分的公司财务等。这是一个相当的知识与经验积累的过程。而且，很多大型银行内部做行业研究或组合管理的人有时候还要对自己银行的产品组合，整体风险胃口有了解，将这些维度都联系在一起，是挺有挑战性的工作。&br&&br&&b&######2. 商业风险######&/b&&br&&b&商业风险&/b&主要指的是企业因为不确定性导致的利润减少甚至亏损的风险，如：&br&&ol&&li&对客户的依赖度（想想造船公司，或者一些客户很少很集中的行业）&/li&&li&供应商提价&/li&&li&项目执行可能遇到的风险（比如建筑行业）&/li&&li&价格战&/li&&li&消费者品味变化等等&/li&&/ol&&b&个人觉得，这一块主要是基于对个体企业的分析与理解，转为对宏观行业的分析与总结&/b&（我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础）。可以参看我的另一篇文章，里面谈到了比较具体的企业信用分析方法：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答&/a&。&br&&br&&b&用图来总结的话，大致如下：&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/5e5fb63c6e5b34e983ca0d04ddb9f0ca_b.jpg& data-rawheight=&414& data-rawwidth=&597& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&597& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/5e5fb63c6e5b34e983ca0d04ddb9f0ca_r.jpg&&&/figure&&br&&b&这里有两个小建议：&/b&&br&&b&1：&/b&因为题主问的是&u&初入金融行业&/u&，所以我推荐可以去参考一些企业或银行的&b&债权募集说明书&/b&看一看，里面的基本分析和框架可以借鉴，有价值。&br&&b&2：&/b&还有就是，个人经验，不要拿来就用各行业高度概括的数据（aggregate data）分析行业的财务等指标，&b&土方法&/b&是自己亲自做几个同行业企业的财务分析（自己选几个同行业的公司，上市的发债的都可以，网上下年报或审计报告），做着做着对这个行业的感觉就来了（peer comparison的思路）。&b&有时候一份好的审计报告或年报，可以学到不少这个行业的干货。&/b&&br&&br&&b&下载财经类数据（包括各公司或银行年报或审计报告等）请移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/b&&br&&br&&b&######3. 价值与驱动因素######&/b&&br&识别行业的价值与驱动因素，更好的了解行业。一般可以从价值链的角度分析：&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/8a6f53d020fbdb3f4d99f6e96e198683_b.jpg& data-rawheight=&84& data-rawwidth=&1017& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1017& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/8a6f53d020fbdb3f4d99f6e96e198683_r.jpg&&&/figure&&br&价值链不同环节的重要性和整合性因行业不同而不同。&b&驱动因素的识别主要去看哪一个环节对于这个行业的利润增长有最大的影响。&/b&如奢侈品类时装的驱动因素包括：可支配收入及品牌（营销）；一般类时装品牌的驱动因素则集中于成本控制与效率（供应链管理，存货管理，分销渠道等）。再比如矿企，自有矿藏是否充裕，质量如何等等。&br&&br&这一块我不是行家，不班门弄斧了，建议多与这个行业的参与者交流。&br&&br&&b&需要说明的是&/b&：这里我们谈到的企业价值对于权益类来说很重要，对于信贷来说现金流更重要。&br&&br&&b&######4. 现金流驱动因素与重要性######&/b&&br&现金流这块主要是从银行角度看的。影响现金流的因素取决于行业的特征，如&b&应付和应收账款类驱动因素&/b&是由行业特征和运营方式等决定的，如：&br&&ul&&li&有强势地位的企业：长期且宽松的支付条款，导致大规模的应付帐款，现金流或变好&/li&&li&某些细分行业：Daewoo（大宇造船），周期长，客户少，导致客户支付条款苛刻，应收高，现金流或变差&br&&/li&&/ul&&b&其他影响现金流的因素还包括：&/b&存货，资本支出 (CapEx)，SG&A费用，预收预付款等。&br&&br&这些都需要具体行业具体分析，不能一概而论。&b&举个简单的例子就是：&/b&同样都是现金流，大宗商品贸易公司（Commodity Trader）的现金流（银行更多的用作sanity check）与一个传统制造业企业的现金流是没有可比性的。&br&&br&&b&考虑了上面的因素后，一个简单的行业分析报告包括（这次不是框架了，是写报告的顺序）：&/b&&br&&ol&&li&&b&当前的经济与行业发展&/b&：包括一些与行业关系较大的经济指标变动，相关法律法规的变化等，宏观角度&br&&/li&&li&&b&行业前景与趋势&/b&：可以分各个子行业来分析一些供需指标，利润边际，市场份额等，比如汽车类的话可以分Light Vehicles, Trucks, Auto Suppliers and Tyres来逐一分析&br&&/li&&li&&b&财务特征&/b&：行业整体利润率，资产负债表的稳健度，重点企业的股价与债券情况（如maturity），外部评级（三大和中国本土的），对应的CDS（信用违约互换）走势（如果有的话），近期行业收并购的情况，ABS（比如汽车行业的次级资产支持证券，这块目前发行最大的应该是福特汽车）等等。&br&&/li&&li&&b&行业特征&/b&：根据子分类，比如石油行业分整合型（IOM），国家型（NOC），独立（E&P），冶炼与分销（R&M）及服务（OFS）等，可以有个大概的风险收益评估。&/li&&/ol&总之，行业分析复杂，一两句话无法说全面。这里仅提供分析的框架和思考的角度，之后有时间再更新。&br&&br&&b&#更新: 相关回答：&/b&&br&&strong&宏观经济/ 大方向类：&/strong&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&为什么欧洲主要发达国家的人均收入不及美国？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&「泡沫」在经济学中有明确定义吗？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&传统金融行业如何应对互联网金融带来的挑战？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&&strong&财经类数据获取的方法与渠道，可以参看：&/strong&&br&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源，运用什么软件来分析行业状态和经济走势的？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&&p&&strong&银行信用风险分析角度分析银行报表：&/strong&&/p&&ul&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&li&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&怎么看美国司法部对德意志银行开出的 140 亿美元罚单？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/li&&/ul&
12月13日更新：今儿我的知乎电子书 出版了，不到一杯咖啡的价格，对主权，行业以及公司分析有兴趣的朋友可以去看看~ 谢谢捧场 #原文： 老规矩，来个图文并茂基于欧洲某行的分析方法。写之前需要说明下：不同机构…
&p&&b&一、《摩根财团》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：9.5&/p&&br&&p& 本书被称为金融航母，它不只是一部金融史，在生动展现历史的同时，又引人入胜地刻画了摩根家族在两次世界大战过程中与当时政要及政府之间的周旋与交易。书中，作者对历史人物及历史事件的刻画和描述引用了许多鲜为人知的史料，使展现在读者面前的人物都栩栩如生、跃然纸上。本书全面地展示出摩根家族四代人所生活的各个时代的社会背景，更深刻揭示了金钱在各个时代的威力。&/p&&br&&p& 《摩根财团》一书还介绍了有关亨利·福特、伍德罗·威尔逊、赫伯特·胡佛、富兰克林·罗斯福、温斯顿·邱吉尔等要人的一些鲜为外界所知的史料。同时还揭示了第二次世界大战结束以后，摩根财团又如何逐步演变为新世界中银行业的先锋。作者对历史事件和史料的铺陈具有娴熟的驾御能力，从而使本书架构严密而充满生气，令人手不释卷。&/p&&br&&p&&b&二、《花旗帝国》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.0&/p&&br&&p& 《花旗帝国》不仅生动描述了金融巨子桑迪?韦尔传奇的一生，而且真实地记录了华尔街以及美国金融世界的起起落落。尽管华尔街根深蒂固的偏见围攻不断，桑迪?韦尔仍然开创了自己的第一个事业高峰――希尔森公司……然而接下来迎接他的却是被自己苦心经营的公司扫地出门，变得一无所有……谁能想到，就是这个犹太移民的儿子，在华尔街“正统”势力的排挤、蔑视中，又为自己打造了更辉煌的事业――花旗帝国。&/p&&br&&p&&b&三、《贼巢》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分 :8.2&/p&&br&&p& 日，美国金融史上最大的一起犯罪阴谋宣告破产，打碎了华尔街历史上最喧嚣的圈钱狂潮。这场从20世纪70年代中期开始的犯罪活动，数量之大、范围之广，至今难以评估，并直接促使美国各种证券法律法规的出台，成为金融史上难以磨灭的一笔。&/p&&br&&p& 全美第一畅销书——《贼巢》第一次详尽地描述了华尔街的四大巨头——迈克尔·米尔肯、伊万·布斯基、马丁·西格尔和丹尼斯·莱文——如何创建金融史上最大的内幕交易圈，如何差点窃取数十亿美元非法所得，以及政府的执法人员如何顶着压力，忍着折磨，克服种种困难最终取得胜利，使这四大主犯得到应有的制裁和惩罚。&/p&&br&&p& 作者历时四年，查阅了大量的陪审团审议记录、实际的交易记录和新闻报道，并进行了无数次深入采访和调查，写就了这部引人人胜的著作，非常恰当地把握了纪实小说和新闻报道之间的微妙关系，使读者可以清楚地了解到历史的真相，同时又享受到小说的跌宕起伏带来的快感。&/p&&br&&p&&b&四、《门口的野蛮人》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& 华尔街商战纪实经典，深度接触资本世界，金融大鳄、国际巨头悉数登场——KKR、DBL、美林、高盛、雷曼、拉札德、所罗门兄弟、第一波士顿、贝尔斯登、大通曼哈顿、花旗、摩根士丹利、巴菲特、米尔肯、纳贝斯克、菲利普·莫里斯、美国运通、百事可乐、宝洁、卡夫、麦肯锡……有史以来最推荐的商界与金融界实战经典案例！&/p&&br&&p& 对于那些不怀好意的收购者，华尔街通常称之为“门口的野蛮人”。两位《华尔街日报》的记者凭借人脉和技巧，令当事人吐露真言，获取了第一手的资料，再辅以引人入胜的妙笔，曝露出当时华尔街最大的收购——1988年KKR公司收购雷诺兹－纳贝斯克的来龙去脉，以及华尔街金融操作的风风雨雨。&/p&&br&&p& 书的前半部交待出主角们的发家史，俨然是美国经济浮世绘；后半部情节紧张，宛如悬疑小说。其间，人物们尔虞我诈，故事充满金融交易、舆论压力、决策博弈、社交晚宴和董事会议，不仅让读者见识到如此重大的收购在高层之间是如何运作的，也让我们看到一部充满洞见的金融社会史。&/p&&br&&p&&b&五、《说谎者的扑克牌》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& “说谎者的扑克牌”是华尔街上金融家们玩的一种休闲游戏，以最善于瞒骗他人而实行心理欺诈者为胜。迈克尔·刘易斯将其用为隐喻，描述了自己在华尔街最大的投资银行之一的所罗门兄弟公司里四年的工作经历——从意外受雇、接受培训直到成长为只凭一个电话即可以调动数百万美元资金的明星交易员。在书中，刘易斯将华尔街投资世界中许多不为人知的技巧、诀窍和手段娓娓道来，披露了自己是如何参透华尔街的波谲云诡、逐步掌握投资走势的，让读者有了感同身受的体验。&/p&&br&&p& 这本书的另一个亮点，是从作者的视角展示了所罗门兄弟公司在20世纪80年代的戏剧性历史，特别对1987年10月美国股市大崩盘进行了深刻的描写，从而折射出华尔街在那个年代是如何在大起大落中保持发展的。（好书推荐尽在：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tuijianshu.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&tuijianshu.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）&/p&&br&&p& 作者将华尔街深奥的投资手法融入有趣的故事当中，让读者在捧腹大笑的同时又陷入深深的思考。这也使本书获得了专业人士和广大读者的认可，成为美国长销不衰的投资经典著作。&/p&&br&&p&&b&六、《半路出道的投行家》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分:8.0&/p&&br&&p& 过去的10年，见证了投资银行业的热闹纷呈，也交替着经济的繁荣与衰落。高盛、摩根士丹利、美林、雷曼、贝尔斯登，这些响当当的名字曾经让无数聪明而富有野心的年轻人心生向往、顶礼膜拜。投资银行家这群神秘、富有、极具权势的社会精英，是如何操控价值上百亿美元的大宗并购，影响商业巨头、企业财团重大商业决策的？&/p&&br&&p& 《半路出家的投资银行家：华尔街10年变迁内幕》作者乔纳森·尼是一个半路出家的投资银行家。一次偶然的机会，让他进入了华尔街极具声望的高盛银行，而后跳槽到摩根士丹利。他见证了这个行业经历的一段特殊时代——因互联网经济高速发展而出现惊人业务量的时代，一个令人振奋的年代，以及之后随泡沫破灭而出现的灾难。作者以促人深省的幽默和无所畏惧的坦诚，揭开了投资银行家的神秘面纱，展现了投行业的原始面貌，让我们得以一窥那些充满魅惑力的故事——藏于华尔街最有权势的公司背后的故事。&/p&&br&&p&&b&七、《证券分析》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分:9.3&/p&&br&&p& 如果整个证券研究领域的书籍全部被焚烧了，仅仅凭借这样一本书，这个行业也必将重建。&/p&&br&&p& 作者没有建立任何精确的学术模型，却恰到好处地切入了学术和实践之间。他既不向浮躁的现实低头，也不向自大的学术低头。通过众多纷繁复杂的例子，大本把自己的理论建立在非常具体的基础上。虽然以知名股票投资家著称，但作者的《证券分析》的大部分内容是关于债券和优先股，而且其价值并不逊色于股票部分。选择良好债券的艺术可以在一定程度上转换为选择良好股票的艺术，这两者之间的联系远比人们想象的紧密。&/p&&br&&p&&b& 八、《金融炼金术》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.7&/p&&br&&p& 索罗斯的大部分言论都充斥着狂妄自大的气息，但考虑到他的宏大功业，这样的自大是可以理解的。在《金融炼金术》中，他试图建立金融市场的所谓“反身性”原理，即投资者与投资标的之间的复杂的相互作用，并且用这种原理来解释整个社会科学。为了证明他的理论，索罗斯声称他运用自己的对冲基金进行了“历时实验”，包括实验期和对照期。这个历时实验发生在量子基金最辉煌的时期——1986年至1987年。&/p&&br&&p&&b& 九、《聪明的投资者》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：9.1&/p&&br&&p& 《聪明的投资者》一书收录了大本晚年发表的最有价值的文章和演讲，不仅涉及财务报表分析和投资学原理，还涉及货币银行和宏观经济学内容。大本发表的大部分文章都有浓厚的悲观主义情绪，所以他在华尔街并不是受欢迎的人。几十年过去，今天的读者可以更加心平气和地体会他的教诲——对于价值投资理念的信奉，对风险控制的执著以及对频繁交易的厌恶。这些教诲在今天仍然没有得到执行。&/p&&br&&p&&b&十、《巴菲特致股东的信》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.4&/p&&br&&p& 巴菲特没有撰写过什么专业著作，唯一的作品是每年写给伯克夏哈撒维公司股东的信。他每年都重复一些似乎早已过气的言论，例如现金的重要性，公司管理层的重要性，在折扣价格购买资产的重要性以及“为增长付出恰当代价”的重要性。仅仅从一个细节就可以看出巴菲特的伟大——在目录中，排在最前面的是“公司治理”，其次才是“公司财务”。人们往往把巴菲特视为财务和税务专家，但他在鉴别公司经理人方面的才能无人能及。其实他的每一句话都可以归结为我们耳熟能详的真理，只是用一种非常简洁朴实的方式来表达而已。&/p&&br&&p&&b&十一、《价值投资》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.9&/p&&br&&p& 价值投资究竟是什么？它应该购买濒临破产的低价股，还是购买气势如虹的蓝筹股？从格雷厄姆开始，产生了许多价值投资的分支流派，成功的基金经理人拥有独特的模型和选股方法，但是其核心仍然与格雷厄姆差别不大。格林威尔分析了自格雷厄姆以来最成功的价值投资经理人——马里奥-加比利、沃伦-巴菲特和保罗-索金等等，分析了他们成功和失败的案例，指出了在绚烂的投资行为背后的枯燥无味的模型。作为一位学者，格林威尔对模型的分析令人印象深刻；他的流畅文笔也可以使我们更深刻地认识到价值投资者成功的共同因素。&/p&&br&&p&&b&十二、《有效资产管理》&/b&&/p&&br&&br&&p& 豆瓣评分：8.2&/p&&br&&p& 作为金融学家，伯恩斯坦指出，尽管有效市场的存在使大部分证券分析手段都失去了价值，但是投资者仍然可以通过有效的资产配置来优化自己的回报。这本书花了大量时间讨论投资的一些基本问题，例如什么是风险，为什么要用方差来度量风险，以及股票为什么对债券具有很高的溢价。对于初学者来说，这些讨论尤其重要。&/p&&br&&p&&b&十三、《机构投资的创新之路》&/b&&/p&&br&&p& 豆瓣评分：8.8&/p&&br&&p& 作为耶鲁大学捐赠基金的主管，史文森取得了超越绝大多数同行的业绩。史文森举出了大量生动的事例，告诉我们在变幻莫测的市场中持续取得佳绩是何等困难。与我们想象的不同，他并未吹嘘自己如何成功，而是严肃分析了其他人失败的原因——过于轻率的投资决策，不恰当的风险管理，过高的资产管理费用以及“买涨卖跌”的错误心理等等。这些事例证明，心理或许是比技术更重要的因素。&/p&
一、《摩根财团》 豆瓣评分：9.5 本书被称为金融航母，它不只是一部金融史，在生动展现历史的同时，又引人入胜地刻画了摩根家族在两次世界大战过程中与当时政要及政府之间的周旋与交易。书中，作者对历史人物及历史事件的刻画和描述引用了许多鲜为人知的史…
&b&号更新：&/b&增加了&b&如何做中国数据地图&/b&，以及&b&几个平时做行业研究时常用的数据源。&/b&我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。&br&&br&&b&补充更新：&/b&对答案里&b&中国数据地图&/b&感兴趣的朋友可以移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?group_id=808064& class=&internal&&excel上怎么做数据地图？ - 钱粮胡同的回答&/a& 或 &a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/p/?refer=qianliang28& class=&internal&&用Excel做出强大的数据地图 - 钱粮胡同28号&/a&&br&&b&更新1：&/b&银行对于行业分析的方法和框架可以参看 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&初入金融行业，如何进行实用行业研究与行业分析，比如风投和券商是怎么分析行业的？ - 钱粮胡同的回答&/a& 或 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&如何分析商业银行年报？ - 钱粮胡同的回答&/a&&br&&b&更新2：&/b&宏观金融和经济分析方法或思路可以参看 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&区位因素是否是江苏省省内贫富差距的主要原因？ - 钱粮胡同的回答&/a&或&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&欧洲债务危机的根源是什么？ - 钱粮胡同的回答&/a&&br&&br&&b&正文：&/b&读博期间主要做经济类研究，数据来源主要分&b&一手和二手数据&/b&，三手的没碰过，也不敢碰，但是亲眼见识过 (/sigh)。&br&&br&&b&######宏观经济类######&/b&&br&&ol&&li&直接从国家统计局买，地级市各类经济指标等，大学图书馆结账 （国统局网站也有不少：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.stats.gov.cn/tjsj/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中华人民共和国国家统计局&&统计数据&/a&）&/li&&li&直接从国家信息中心买，各类经济数据，大学图书馆买单&/li&&li&买的这些也可以找助研手动收集，比如需要地级市类的经济数据，一本本省级年鉴慢慢抄（这个虐人方法还没有试过，下不了手，也怕助研干完堵家门）&/li&&li&也可以尝试去&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.pinggu.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&经管之家(原人大经济论坛)-国内最大的经济、管理、金融、统计在线教育和咨询网站&/a&, 发帖求数据，神人很多&/li&&li&密西根大学的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//chinadatacenter.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&China Data Center&/a&提供中国数据的服务，没有用过，据说不错（非广告）&br&&/li&&/ol&&b&补充1：&/b&使用前两点提到的数据做了些研究，比如中国区域收入差距不平衡（省内收入差距和省间收入差距，GEM指标），收入极化现象 (polarization) 等，截取部分分析结论，见下图（红色代表中国省份之间的收入不平衡占整个国家不平衡的比例，蓝色代表省内不平衡（同省地市间不平衡度）占整个国家的比例，可以看出省内不平衡远超省间不平衡，这种角度采用Gini系数等是无法计算的）。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/1cead40155cc24_b.jpg& data-rawwidth=&330& data-rawheight=&209& class=&content_image& width=&330&&&/figure&&br&&b&补充2：&/b&用同样的经济数据和一些基础设施数据，采用最近流行的机器学习（可以参考：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&机器学习（machine learning）在经济学领域是否有应用前景？ - 钱粮胡同的回答&/a&），可以做很多有意思的启发性研究，比如对中国的城市群做集群分类（方法：SOM （自组织地图），人工神经网络的一种，unsupervised learning），具体方法可以参考&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重？ - 钱粮胡同的回答&/a&，截图（蓝绿色代表较低收入城市群，红色代表中等收入，黄色代表高收入，之后的工作就是看每个群的属性然后从经济，社会发展等角度尝试解释）：&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/ecd2ec5c5ebac_b.jpg& data-rawwidth=&461& data-rawheight=&223& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&461& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/ecd2ec5c5ebac_r.jpg&&&/figure&&br&&b&######文化类######&/b&&br&&ul&&li&全国各地县级方言数据，收集方法是招了一个勤奋好学热爱生活对学术有向往的助研，耗时几个月收集所有方言数据放到提前设计好的数据库，根据中国方言系统（前辈的学术研究，可以参考中国社科院的 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ling.cass.cn/fangyanweb/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&方言研究室&/a&），量化数据做文章。&/li&&/ul&结合上边儿宏观经济类和人文类，使用的分析方法和得出的结果请参看发表的拙作：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1315& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Economic integration in China: Politics and culture&/a&&br&&br&文字不够性感，截取一点拙作中的图片，根据方言系统重构的其中一种中国方言地图。然后采用空间计量的方法，分析经济溢出与文化的关系（其中方言作为文化的一种proxy）。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/a617db1cf127f0d935bf_b.jpg& data-rawwidth=&389& data-rawheight=&259& class=&content_image& width=&389&&&/figure&&u&这篇文章具体的分析和截图请移步：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&文化对经济有着怎样的影响？ - 钱粮胡同的回答&/a&&/u&&br&&br&&b&######政治类######&/b&&br&对的，政治类也行，再招一个爱好生活喜欢被虐但是仍然对学术有向往的助研（和之前不是同一个人，否则估计已经躺医院了 - 是我躺医院，不是助研），收集了所有地级市层面大部分官员近20年的简历（简历好找，人民网，百度百科，地方政府网站，看不了的直接上Google Cache，甚至爬虫），放入设计好的数据库，量化做文章。&br&&br&没有性感图片，但是咱有感性的文章，分析方法和结果等请参看发表的文章：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mcx.sagepub.com/content/41/5/467& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Career Backgrounds of Municipal Party Secretaries in China&/a&&br&&br&&b&补充&/b&一张上述政经文章比较有意思的统计图：样本中市委书记出生，上大学或之前工作省份与他当市委书记的时候不是同一个省的比例：&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/83a5f32ad2c6e9f1e90f3_b.jpg& data-rawwidth=&508& data-rawheight=&228& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&508& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/83a5f32ad2c6e9f1e90f3_r.jpg&&&/figure&&br&&b&其他常用的宏观经济数据源：&/b&&br&&ul&&li&如果是一般宏观经济或金融数据，&b&世界银行，IMF, 中国央行，银监会，Reserve Bank of St. Louis&/b&都有很多很好很全的免费数据库，如：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//data.worldbank.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data | The World Bank&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.nber.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The National Bureau of Economic Research&/a&或&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.imf.org/en/Data%23data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&IMF Data&/a&；付费类的网站比如&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tradingeconomics.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TRADING ECONOMICS&/a&&/li&&li&最后再补充一个，估计这个用的不多，也不知道现在还有没有：&b&EcoWin&/b&，是个财经数据库，很多大学用，好像是某机构资助的学术类平易近人版&/li&&/ul&&b&经济类分析工具：&/b&用的最多的是Stata, R, excel & VBA，偶尔用过一些专门的软件，比如做神经网络的，后来有了R，其他就弃用了。其实Stata和R有很多package，足够了，更重要的是了解package背后的模型和方法。&br&&br&&u&上边的研究味儿太浓，谈钱的请看下面金融类：&/u&&br&&br&&b&######金融类######&/b&&br&国内的用的不多，只知道高大上的有&b&wind（&/b&万得资讯&b&），通联&/b&，开源的有&b&TuShare&/b&等，自己玩得话用用&b&Yahoo Finance或者Google Finance&/b&也挺好，R或Python里都有对应的包, Mac上也有一些软件可以直接下载这些数据到excel里。&br&&br&&b&平时工作上最常用的：&/b&&br&&b&企业与金融机构的财务数据：&/b&这方面因为工作需要，所以基本都是银行自己的分析师填入系统的企业数据。&u&这类数据一般来源有：&/u&&br&&ol&&li&从企业直接要（如果这个企业没有上市也没有发债的话），催银行的RM&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cninfo.com.cn/cninfo-new/index& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&巨潮资讯网&/a&，拿上市企业的，基金年报等，免费&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chinamoney.com.cn/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国货币网--中国外汇交易中心主办&/a&，拿发债企业的财务（包括企业的债券募集说明书），免费&/li&&li&银行和券商的财务数据从&b&Bankscope&/b&下 (&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bvdinfo.com/en-gb/our-products/company-information/international-products/bankscope& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bankscope | Global database for bank&/a&)，保险的从&b&isis&/b&下，需要机构帐户&/li&&li&&b&S&P，Moody&/b&等评级机构的帐户，上面有很多Credit Research和评级信息等&/li&&li&&b&Bloomberg（彭博终端）&/b&，不多说了&/li&&li&美国上市的可以看&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.sec.gov/edgar.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://SEC.gov |
Filings & Forms&/a&&/li&&li&德意志银行研究部的公开网站（&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dbresearch.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DB Research&/a&），也有一些还不错的数据和研究文章&br&&/li&&li&外汇信息除了自己行内部用的，一般看&b&Oanda&/b&&br&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.creditsights.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CreditSights&/a&, 独立研究服务提供商，偶尔会用一些他们提供的行业研究报告&/li&&li&&b&Dealogic&/b&, 英国的一个数据/平台服务提供商，主要做行研的时候用&br&&/li&&li&很多金融机构自己内部的一些软件或package，比如我们行内部的一些R package，可以直接导入财经数据&/li&&/ol&&br&&b&补充：感谢评论里 @&/b&&a href=&http://www.zhihu.com/people/___-yang-99& class=&internal&&一扬&/a& 的补充，这里加上两个&b&学术圈常用的金融数据源&/b&：&br&&ol&&li&&b&国泰安CSMAR&/b&金融数据库&br&&/li&&li&&b&锐思RESSET&/b&金融数据库&/li&&/ol&&br&&b&平时休闲自己常用的：&/b&&br&&ol&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Investing.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Investing.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&，很多市场信息，如油价，天然气，美元指数，各类经济指标等&br&&/li&&li&&b&更新：评论里有问到Mac上下载数据到excel的软件&/b& (假设你指的主要是要金融类数据)，我用过的几个：&/li&&ol&&li&&b&StockXloader&/b&（软件截图如下），直接批量下载Yahoo Finance的数据，输出到Mac上的&b&ProTA&/b&做技术分析，也可以直出excel文件。&/li&&li&&b&如果用R或Python&/b&，选择比较多，可以用&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.quantmod.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework&/a&或&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//tushare.org/index.html%23id3& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TuShare -财经数据接口包&/a&，获得数据后直接输出成excel格式文件就好。&br&&/li&&/ol&&/ol&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/3d98223e34ececa3f2bf_b.jpg& data-rawwidth=&979& data-rawheight=&619& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&979& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/3d98223e34ececa3f2bf_r.jpg&&&/figure&&br&&b&平时工作用的分析软件&/b&很少，大部分时间VBA和R足够了，其他的都是公司内部软件（SAS等，但是不喜欢）或平台。&br&&br&&b&补充两个iOS上看市场数据/ 画曲线图的app：&/b&&br&&ol&&li&外汇，大宗商品市场（WTI，Brent, 天然气，美元欧元指数等）我常用&b&NetDania&/b&，看动态数据，画技术图很方便实用，免费，有iPad版本&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/41dc2c7035b0dee63a4f427b6a84b546_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/41dc2c7035b0dee63a4f427b6a84b546_r.jpg&&&/figure&&br&&b&2. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Investing.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Investing.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/b&，之前提到了，这个是手机上的，看大部分证券信息，同时还可以跟踪每天的财经热点和指标，基本每天一读&br&&br&&b&######One more thing######&/b&&br&现在很多分析师或研究员张嘴全是模型，但我觉得，不论是宏观经济研究，行研或是企业层面的分析，软件或模型只是工具，最重要的是阅历的积累，对研究对象本质的体会与把握，而不是拿过来一堆数据，扔进个模型里看结果。&br&&br&目前先想到这些，如果还有其他的，再来更新。&br&&br&&b&我的专栏&/b&：&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/qianliang28& class=&internal&&钱粮胡同28号&/a&
号更新：增加了如何做中国数据地图，以及几个平时做行业研究时常用的数据源。我从国外角度参与下讨论。政治经济文化类数据与研究方法基于读博经历（经济学），金融类基于工作经历（某欧洲大行）。 补充更新：对答案里中国数据地图感兴趣的朋友可…
&p&我觉得人渣还贴切一些，当然，做人没有底线不见对老婆就坏，概率比较高而已。 &br&&br&
做贵金属、现货原油、p2p算不算金融，说真的这些在我眼里属于90%是骗子的行业，员工还是老板？寐着良心做这些的也不会是什么好货。&br&&br&
ipo之前找财务公司润润色，寻常的公司做成n年亏损几年高利润，a股上不了就去港股，港股不行新三板，新三板不行就原始股。&br&实在圈不到钱，这不还有众筹嘛?&br&还有做定增的，分销股票的，圈钱+接盘………许多劣后可都是市面上的资管公司开吃的。&br&还有“厨房”，专做假成交量忽悠基金接盘的操盘团伙。&br&做“壳”卖“壳”的专业玩家，还有专坑内地收购者的壳骗。&br&以上三步一条龙，陪您资产玩成零。&br&&br&地方银行乱放贷，小公司得到了不该得的贷款，而且绝大多数都身背不入统计的民间贷款（p2p、高利贷），最后全变坏账，暗保行业、阳光存款藏了多少猫腻，几乎所有银行都有地下钱庄（除了央行呵呵这不是银行吧）。&br&泛亚骗局，当地政府大力扶持，这可是一个地方交易所啊，去公示系统一查这股东都是什么鬼……&br&但凡大宗商品抵押贷款坑的概率奇高，因为仓储还没全国联网，一仓多抵的事太多太多&br&（收购、并购、反收购我没干过，就不说了。）&br&&br&上市公司够大品牌吧？&br&如566呵呵，566塑造中国首富我都惊呆了，当年和朋友在0.7时就收到了风，我们去工厂实地考察，那根本是一片空厂，我死都没碰这票。&br&就这还港股通……审核的人良心狗吃了?负责566财务和融资的高银系也不是什么好货。&br&港交所干的好，永久停牌，内地就没这本事。但香港8开头的老千股那么多，港交所也不管管?a股是基本放弃治疗了。&br&做配资的…提醒股民风险也就算了，那些强调暴利弱化风险的客户经理，你们的良心呢？&br&保险推销、买债券、股票移民……不说了，脸红。&br&某些分析师、股评，在我看来和实习生有啥区别啊?&br&也就苦逼点银行、证券、投行部的下层小勤奋们还让人看得顺眼，四大和坏账处理站也还行，保持自己的本心比赚钱更重要，人活一辈子什么活法不是活？&br&&br&＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿&br&金融圈子鱼龙混杂，但是，它毕竟是社会财富的集中流动地，这就让问题复杂起来了。&br&第一，它和所有行业一样，都有贫富分化的问题，只是它的光环太亮眼了。&br&渣女爱盯有钱人，有钱人渣的换着玩，不渣的想抵制诱惑也不容易。&br&第二，金钱论英雄，相对于纯理科工科的技术性而言，金融行业内的唯金钱论的价值观占据99%的比例，拜金女拜金男真是够了啊，那话题和价值观，还怎么好好聊天，聊点有趣的行不行。&br&第三，暴富神话。外人对金融行业的神秘感觉，使得骗子有滋生的土壤，渣男们也有机会冒充大款，你想告诉别人相信自己就有钱赚首先要学的就是打扮成有钱人啊，顺便骗骗颇有姿色的渣女们……&br&第四，浮躁。一次成功的xxx，一笔大单，搞个大新闻……就可以走向人生巅峰。&br&许多人可能发现自己不姓赵这个事实了，没关系，还可以用骗的嘛。&br&普通人忽然有了钱，他会做出许多暴发户的行为，做许多另自己后悔的事。&br&重要的事说三遍。&br&没钱的模仿有钱的（新闻上的）&br&没钱的模仿有钱的（营销广告上的）&br&没钱的模仿有钱的（身边的）&br&这一点任何行业都一样，能否保持本心仅限于个人的想法。只是金融行业的钱，来的快而猛。&br&第五，越高层破事越多，谁不黑？话说最近抓券商老总抓的真狠，白大褂落网了也是让我震撼了一把，不是不报，时候未到啊，吓的我的前前老板也停止向白大卦方向发展了（他本来想从定增和ipo延伸去二级市场来着，嘿嘿举牌的方式就有这个意思哦）。&br&暴力增长的私募，你们的交易系统一看就是攻守不平衡的赌博系统，哪可能持续，可是你们让客户经理们是怎么推销的？&br&喔对，之前确实有个可以高复利持续的基金，一群基金扶持一个明星分析师，建立了一个不对外开放的新基金，众人轮流抬轿造出高回报，然后让这个明星分析师出去再成立一个基金开始回馈他们，然后这个基金就普普通通了。&br&&br&其实废话这么多，只是因为中国的金融圈还是太年轻了，所以看起来，总体就像个暴发户，土财主，看不到什么贵族的优雅、品味和积淀。甚至监管部门的政策都自打脸甚至无赖，舆论更不用说了。&br&难怪缩在国门里当缩头乌龟，也就只能靠权力和内幕欺负下老百姓，有点傲骨的人都会选择单干。&br&话说每天工作10小时以上算正常的吧？&br&&br&最后，作为一个“长者”，我要告诉你们一点人参惊艳，徐翔每天研究股票的时间超过12个小时，别说内幕交易，当年敢死队时他就已经懂了股票的本质，我的意思是在座的各位和他比都是垃圾。&br&只是，懂股、懂人、懂官又有啥用，还是官说了算啊。&br&&br&有钱人其实根本不在乎普通人怎么看他，骂他，钱怎么来他也不好说的太细，这种情况如果用什么来形容的话，就好像在雾霾出现之前，高污染企业根本不在意环境的污染，也不在意别人骂他，大不了花点，花不了多少，直到大范围灾害出现，上面被迫算总帐才如过街老鼠。&br&这次股市的故事就是政治目的撞上矛盾的政策指导，没能实现多快好省，国库空虚、百姓怨气，赶紧抓大的宰。&br&许多事情表面上是说不清楚道理的。&br&比如5000点被套牢的散户值得同情么？不值得，那种位置还重仓的已经没有理智了，可是，是谁说出4000点是牛市新起点这种狂言的呢？&br&粗暴的政策清理配资盘合适么？确实孖展这东西券商来吃最好，但吃相未免太难看了吧。政策是谁想出的，牌又是谁想打的，融券的是谁借的，大家心里都清楚，所以谁造的孽谁最后出钱来擦屁股。&br&做空没有错，但某些机构就值得同情么？市场确实有下跌的需求，可明显得几乎是打明牌了，太肆无忌惮了吧。&br&道理虽然说不清，但效果很明显：整体金融环境变差了，韭菜死光了谁给上市公司融资，谁管你央企改不改革？散户不相信机构，自然难以形成机构互博的成熟市场，大资金对战经验不足，以后怎么开放金融市场？怎么让资本走出去？&br&人性如此，屁股决定言论，啥成分的人为啥群体说话，但总有例外，价值观毕竟是多元的。又比如，匿名的时候。&br&&br&---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&有位知友留言问到，股市熊市是否意味着我国经济低迷，这个问题很复杂。&br&这一次的牛市，其实是为了解决企业融资问题而人造的，因为经济一直在低迷状态，企业生存成了问题，民间贷款利息太高无法承受，而无论是企业债还是银行贷款都是要还的钱，而上市则不需要还，是最好的融资方式。&br&所以才需要一个人造牛市，将社会的资金吸引进来，本来正在酝酿各种粗放风格的IPO，如新三板、注册制度等，还想借机让央企再捞一波，就连已经上市过的公司也可以凭高股价去抵押贷款，结果国泰君安才刚上市，后招还没放，股市就崩了。&br&崩盘的原因其实有很多，但无论是勒令在短期内清理配资盘，还是其他的什么直接理由，它要下跌的核心理由就是：它本来就要跌，因为除了政治目的和收割韭菜的目的，它本来是没理由涨的。&br&&br&中国的经济低迷是很复杂的系统问题，因此我画了几幅图。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/5d553c25a0db36f961fdcc9b3758aa94_b.jpg& data-rawwidth=&980& data-rawheight=&1001& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&980& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/5d553c25a0db36f961fdcc9b3758aa94_r.jpg&&&/figure&&/p&&p&出口问题涉及到国际贸易，我在外汇那一块简单画一画。&/p&&br&&p&固定资产投资一向是中国经济增长的大头，不但涉及到消费、还有税收、投资方向、土地贩卖、银行坏账等多个方面。&/p&&p&所以它不能崩盘，否则会导致坏账引发的通缩。&/p&&p&但是，在这个世界上，凡是靠房地产拉动的国家，结果没有不崩盘的，没有任何一个国家例外，就看中国的表现了。&/p&&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//news.hexun.com//.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国住宅空置率在20%-25% 住宅已严重过剩&/a&&br&&/p&&p&该文首发于微信公众号：中国房地产数据研究院。&/p&&br&&p&不少三、四线的房子，已经因为难以变现而抵押在了银行，但是并不是抵押就可以偿债的，不变现什么都是空，银行也犯难，这不是最近......嗯，反正政策绕了一圈还是先维持楼市吧。&/p&&p&经济结构不科学，绕一圈当然发现都没什么效果。&/p&&p&这个刚出现的新闻我也更新一下：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//finance.qq.com/a/689.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&1000元可以炒房 这群人正在撬动深圳房价&/a&（此文完成后第二天出的）&/p&&p&如果中产阶级多一些，刺激消费效果肯定好，这就是巧妇难为无米之炊，哦，这次股市把中产阶级的消费能力短期内消灭掉了。&/p&&br&&p&中国经济低迷的问题就在于，制造业造不动了，还得去产能，投资也快到了极限，尤其不能让过度投资引发通缩。&/p&&p&并且，政府的财政来源里，税收难道再重一点？这方面政府确实动了脑子，比如房产税，先搞全国联网，再计划给多套房收税，倒卖房子的也跑不掉。&/p&&p&又比如遗产税。&/p&&p&税收这里放个连接：&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何看待香港再次减税？ - 微博&/a&&/p&&p&国债和地方债还有多少空间可以挤？&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/230988& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国首次将赤字率上调至3% 赤字规模亦创历史新高&/a&（此文完成后不知道第多少天出的。）&/p&&p&楼市不好，地怎么卖？&/p&&p&所以靠投资也难。&/p&&br&最后就是消费了，不过中国的消费一向低迷，主要问题是贫富分化越来越严重造成的。&br&而且就算消费起来了，其实也无法消化中国的产能。&br&所谓去产能，就是一个美化版本的“企业破产”---“企业并购”，伴随着下岗潮。&br&&br&再看看外汇市场的金融逻辑&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/4c37c938545cecd4debee0b_b.jpg& data-rawwidth=&1091& data-rawheight=&851& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1091& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/4c37c938545cecd4debee0b_r.jpg&&&/figure&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/231000& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&高盛：欧洲央行下周将降息10个基点&/a&（此文完成后不知道第多少天出的。）&br&【人民币中间价下调166个点 创逾两个月最大调降幅度】&br&美元继续上涨，大宗商品继续承压，黄金转好(短期是超涨了)，未来这样的走势根本不足为奇。&br&人民币为什么需要疲软一些？一个是减缓制造业转移，给产业转型提供时间，第二个其实更加重要，净出口获得的美元，用来进行国际结算，一是用于采购大宗商品（石油、粮食），二是各类原材料、生产资料，三是保证国家债务清算能力。&br&用外汇储备在汇率上出手维稳，不知道怎么想的，不过央行也很聪明，中国的大型国有银行在外汇互换市场借入美元，在现货市场抛售美元，并与央行达成远期协议以对冲这些仓位。&br&但这是在透支未来。&br&蒙代尔三元悖论，哪有这么好违背？你总得付出代价，隐形的也是代价。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/230996& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&余永定：我选择保住外汇储备 而不是人民币汇率&/a&（此文完成后第不知道多少天出的）&br&即使如此，最后还是妥协成一次性贬值到位。&br&&br&接下来看看美国人想要的未来图景是什么。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e27acb6f4c96f2ff092946_b.jpg& data-rawwidth=&621& data-rawheight=&352& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&621& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e27acb6f4c96f2ff092946_r.jpg&&&/figure&&br&美国人想要的就是什么都有，什么都在它的控制之下，现在它的目的正在一步一步完成，而且好像没什么可以阻挡它的脚步。&br&而且我们真的是低估TPP这个东西了，未来它的力量会越来越强。&br&&br&大宗商品现在跌跌不休，什么时候会迎来大反转呢？&br&当美国人完成它的战略目的的时候，完成对几个重要地区的掌控，美元开始触顶，急跌，反弹，站稳，振荡，接着阴跌。&br&实际上，大宗商品见底反弹，会让美国更加容易达成它的通胀目标，也就是说美国人加息还得加个几次，加息不停，大宗商品的反转也不会开始。&br&政治上停止对其他国家的打击，让他们慢慢恢复元气，世界经济回暖，这时，它在各国危机时收集到的的公司、矿产等资产就会价值回归，而后停止加息，推动大宗商品的回暖、吹起泡沫更利于这一点。&br&这不就是薅羊毛么，对，这就是薅羊毛，阳谋。&br&现在还处于倒闭潮中，密切留意收购潮的到来和完结。&br&--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&那么中国目前可能会怎么处理自己呢？&br&首先制造业向内陆转移，但内陆到沿海运输成本太高，对境外的竞争力可能彻底失去。&br&而沿海开始转型成金融、高端制造业（面临强大的国际竞争）、服务业，以此来提高居民收入。&br&不过这都是在弱势人民币的条件下逐步完成的。&br&&br&我也有设想过，中国是否能跟随美国人的布局喝口汤呢？&br&比如让人民币走出去（一般但不一定需要强势货币支持，但又涉及到货币总量），人民币海外结算，收购海外资产、制造业（赚取利润，让海外的廉价商品回馈国内）。&br&但这被国内的产能过剩、就业问题等卡住了，而且海外资产还得靠军队保护。&br&我们可以发现，政府应该意识到这个问题了，无论是离岸人民币结算，人民币开放，增加军队建设等都在进行中，不过可能来不及。&br&&br&那我们的产能能否让中东地区、俄罗斯、欧洲接受呢？这不是修了条超长铁路么？&br&中东地区战乱（需要中国军队入住才行），俄罗斯经济疲软，欧洲本土有高端制造业，低端可以问东南亚要，水运便宜。&br&非洲行不行？中国过剩的基建能力完全可以支援非洲建设，不过他们太穷了，国家外汇储备没那么多，中国一般都是帮助建设－开采矿藏－运回国内或卖掉获得美元。&br&而且中国的军队没办法保护海外资产，即使可以，面临大宗商品低迷，这些对外投资其实也得过冬，军队驻扎、扶持当地军队那也得往总成本里算。&br&&br&那我们是否能通过降税、去产能、产业转型、增加居民收入等自我消化呢？&br&可以，等于是暂时关起门来修炼内功，中国真是幸运，国土够大人够多，完全可以自己处理。&br&但即使如此，房地产、制造业产能、居民收入提高、债务问题、可能的通缩问题，都是难题，这些问题的连带关系非常的高，难以下手，或许一次直接的大崩盘大转型来的更加直接了当。&br&降低税收的话，这得看政府愿不愿意让出利润来。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//news.sina.com.cn/o//doc-ifxpvutf3761468.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&我省出台意见降低实体经济成本&/a&（此文完成后第三天出的）&br&&br&楼市什么时候可以倒？&br&注意这个问题不是楼市什么时候崩，而是楼市什么时候可以崩。&br&当房地产的公司债务、公司贷款转变成个人债务、个人贷款的时候，房价下降就完全没问题了。&br&哦对，这个过程叫去库存。&br&----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&另外，中国的军队真的是不够强大。&br&看看美国，如果把美国人放到中国的位置上，面对超低油价，“美国石油”，“美国石化”面临亏损会怎么做？&br&他们会大胆的处理资产，削减国内油企规模，然后用军队和资本控制其他国家的产油国的石油，让廉价原油输入国内，同时研发石油开采技术。&br&如果不直接对外投资，那么以后原油价格上涨，再撤军也无所谓，不需要保护自己的资产。&br&军队不强，就只能规定个40美元铁底咯。&br&当然原油未来的走势以振荡为主，不会有大型反转，原油的暴涨会在下轮经济泡沫吹大的时候，由需求端进行拉升，而且供给端还是大，涨幅有限，现在时间上还早着呢。&br&&br&只是，这一次美国人收割羊毛的战略期，我们没办法分一杯羹，下一轮国际局势稳定的时候，中国将面临更大的挑战，也是下一次直接面对调整到完美状态的美国的时候。&br&面对一个掌握了能源、制造业、军队、美元霸权的美国。&br&&br&----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&我从来不对别人灌鸡汤，什么你要正能量不要只看到负面的云云，没意思。&br&社会能否健康发展是目前无法解决的难题，不是靠洗脑就能无视和解决的。&br&经济学里是否有像物理学那种终极难题让金融人值得追寻一生？&br&有，当然有，我在此斗胆提出。&br&&br&我不喜欢经济学还分姓社姓资，所以我使用现代经济制度这个称呼，它有四个最大的问题，犹如当年物理学的两大乌云那种地位。&br&&br&1，钱的来源。&br&用静止的观念去看一个经济体。&br&然后我作为央行降准降息，开始发钱，这叫增加信贷（投资）。&br&&br&这个钱发给谁了？发给巨头、国企、垄断、官僚保护下的企业，因为它们信用好又有背书或担保，银行就好这口。&br&这些企业拿到了钱，钱会流向两个地方。&br&一是生产资料、生产要素市场，这会导致这两个市场的物价上涨。&br&二是A型企业高层的个人、公款、公司买办的消费市场，就是平民们平常消费的市场，这里的物价也会增加。&br&以三种情况上统称为挤出效应。&br&而钱的价值在贬值。&br&于是我们发现了，这个社会的财富，是直接流向了巨头们？无论是他们所占社会总金钱的比例，还是所占社会总物质的比例？&br&平民们是不是在工资没有上涨的情况下（公司得等下一轮循环，赚到钱了才涨工资），就直接面对了物价的上涨和金钱的贬值？&br&每一次印钱发钱，就是一次财富掠夺，贫富的分化。这是现代信用货币制度无法避免的问题。&br&&br&2，成本、坏账和负债。&br&经济学最最基本的规律就是：供求关系。&br&供大于求，价格下降，供小于求，价格上升。&br&这是理论上一种完美的调节机制，无论经济体处于什么朝代什么体制，这个规律都不会变。&br&但如果引入一个成本下限呢？&br&销售价格比生产成本还低怎么可能，企业可以停止生产降低供给啊？&br&当然有可能，因为信息是延迟的，价格传递是扭曲的，投资周期、炒作者、高利贷都会让生产成本变高。&br&但是产品价格低于成本的话，我作为生产商，越来越瘦，最后破产清算。&br&对于银行而言呢？它们贷款给我，我如果破产清算，那么它们的贷款也别想收回，坏账爆发，那么整个行业都陷入流动性陷阱里去。&br&行业交替进行，这是健康，集体火热，经济泡沫，热后崩溃，经济危机。&br&这就是经济周期。&br&&br&如果我这个行业是整个社会最大头的产业呢？&br&那么银行和国家，反而要保护我们，帮助我们恢复现金流。&br&而恢复现金流还不增加负债的唯一方式，就是卖掉产品。&br&卖掉产品，意味着银行的坏账，企业的负债，都变成了平民们的个人债务，他们将用一生偿还，代价就是消费能力的降低，而到时候，无论房价涨跌，银行和企业都不在乎了。&br&所以房地产才会是现在这个样子，所以爱国人士请快点买房子，帮国家分忧解难。&br&如果经济危机出现了，那么会央行选择发钱，就产生了问题1.&br&&br&3，贫富分化和再分配&br&一个国家要的东西，不是社会公平，而是它的稳定、可持续发展。&br&而贫富分化会破坏社会稳定。&br&&br&一个国家有100个人，他们组成了一个“国家”公司，生产了100%的财富，结果其中有5个人各拥有了10%，剩余50%分配给另外95个人。&br&这时那95个人里几个优秀的人，抢到了2%，然后他们说：你们这些loser，是因为你们不努力。&br&于是大家更加努力，这叫“成功学”。&br&随着时间的推移，贫富分化越发严重，情况已经到了5个人各自拥有15%，剩余25%留给了95个人抢。&br&这5个人还各自拿出1%丢到市场上：这是我施舍给你们的，优秀的人可以拿到，那95个人简直感恩戴德，正能量、感恩、心灵鸡汤都出来了。&br&接着他们又各自拿出1%奖励给愿意参军的人，维护稳定。&br&随着时间的推移，贫富分化越发严重，情况已经到了5个人各自拥有19%，剩余5%留给了95个人抢。&br&这个时候，鸡汤还能骗到人么？&br&1%奖励给军队，还能稳定么？&br&如果大家一起合作从事了生产，创造了财富，最后95%的财富却集中到了5%的人手里，还被人发觉了，这些人还会在意过去的游戏规则么？&br&卖不掉的房子，可以炸掉嘛，在经济的角度上着很合理，却会直接导致民愤。&br&&br&要知道贫富分化是不看过程，只看结果的，不管你中间的现金、债、权如何流通，只要结果不对劲，社会就一定不会稳定。&br&&br&贫富分化的表现：社会总共生产了那么多的财富，而穷人根本消费不起，而富人可以一个人拥有百套房带千个表开万辆车，但外面还是有无数滞销的产品。&br&生产力大于消费能力，这不就是供求关系失衡，不就是经济危机的来源么？&br&国外消费能力强，出口主导的我国还能维持这个消费循环，出口转内销时就发觉，贫富分化这个问题很严重，得去产能了。&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wallstreetcn.com/node/231973& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&全球央妈正在拉大贫富差距&/a&&br&&br&4，权贵斗争、财富释放和政经稳定。&br&当一个社会生产力过剩时，最直接的表现便是高层斗争。&br&去产能，去谁的产能？要斗。&br&贫富分化，哪个权贵牺牲充公？要斗。&br&社会福利少，哪个国企、部门大出血？要斗。&br&现金充公，资产拍卖，财宝入库。&br&但它有个问题，这个层面的斗争涉及到政权不稳，并且在斗争过程中，被打倒的权贵会破坏经济稳定，故意引发问题。&br&经济发展速度快时，大家都忙着赚钱谁管你是人是鬼？政治权利更替、反腐打老虎，都只是经济危机的表现罢了。所以一个完整的经济周期里，这种情况还会不停的发生。&br&因为它的本质就是：当一个经济体需要通缩时，选择哪些对象“通缩”掉它？&br&&br&【中金：中国化解产能过剩或导致银行坏账上升】中金毛军华等分析师在报告中指出，煤炭、钢铁、有色金属行业每削减20%产能，可能带来1.1万亿-1.2万亿元人民币的不良贷款，占到银行贷款总额的1.14%-1.24%。产能过剩行业的银行贷款总额有2.8万亿-3.5万亿元人民币。&br&&br&以上四大问题，彼此相关，跨越西经、马经界限，直指当代经济的核心。&br&高福利的北欧模式已不可取，问还有什么途径解决？
我觉得人渣还贴切一些，当然，做人没有底线不见对老婆就坏，概率比较高而已。 做贵金属、现货原油、p2p算不算金融，说真的这些在我眼里属于90%是骗子的行业，员工还是老板？寐着良心做这些的也不会是什么好货。 ipo之前找财务公司润润色，寻常的公司做成n年…
我的房东2月26日挂牌，工体的25年房龄老楼，均价6万，迄今为止（3月7日）仅有3个买家来看过房。&br&&b&&br&先说结论：&/b&&br&&b&参考09年行情，这波上涨将持续半年，重点集中在核心城市，然后房价高位横盘一年，等待市场慢慢消化。&br&&/b&有资产的人再跟一波行情并及时落袋为安，账面资产至少能够增加20%；&br&愿赌服输的人可以融资加高杠杆吃进，赌赢了直接脱贫致富，赌输了跳楼不送；&br&刚需小民按照自己现有家庭收入乘以70%的系数量力贷款，充分考虑失业和降薪风险。&br&&br&&b&原因：&/b&&br&2009年的大涨过去7年，新一波韭菜成长起来，虽然规模仍然不够，无奈国家内忧外患，只能集中一切力量维持名义GDP的增长。今年仅仅保7%，又面临出口缩减，原油价格下滑；出口投资消费三驾马车全都没了动力，煤炭、钢铁、建筑、石油、制造业哀鸿遍野；高端餐饮早就半死不活；互联网创新看似红火，实际整个行业的总产值（万亿级）与中烟集团一家差相仿佛，主要资金来源也是前几年放的水。在这种情况下，能维持不裁员不降薪的企业已是凤毛麟角，应该没人认为居民收入普遍迅速增长，对居住水平提出了更高的要求吧。&br&&br&&b&那这波行情怎么来的？从去年就开始吹风，今年只是落实了而已。表面看是炒作，左手倒右手；根本原因是放水，增加货币供应量；深层原因是救市，好死不如赖活着，只要坚持下去总有转机。&/b&&br&&br&根据我学习索罗斯《金融炼金术》的理解，下附，我做了一个推论：&br&资产价格不涨即跌的拐点就是&br&M2增发速度（%）≤利率（%）+CPI涨幅（%）+GDP涨幅（7%）&br&【以上公式采用近似拟合方式(1+x)*(1+y)=1+x+y+x*y，在X，Y远小于1时，x*y近似为零】&br&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/4a80a1cb780bec79925b_b.jpg& data-rawwidth=&460& data-rawheight=&664& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&460& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/4a80a1cb780bec79925b_r.jpg&&&/figure&&br&2016年大涨的原因就是因为利率降低，GDP下降，而M2的供应量却同比增长16%，而且放水仍在加快。这波行情是在ZYZF和DFZF，中介，开发商，银行的推波助澜下发起的，来势汹汹，但却缺乏后劲。&br&&br&为什么？通俗的说，就是嗑药磕出抗药性来了。09年大涨，政府才放水13万亿，轻轻松松的把北京三环房价从2.5W托到4万后高位横盘；15年GDP增加4万亿，政府放水16万亿，房价也不过是高位横盘，反而股市动辄千股跌停千股涨停；16年房价大涨的前提，是M2增长率达到14%以上（利率4.5，CPI 3，GDP 6.5），在现在的货币基数下，政府2016年新增M2将达到史无前例的20万亿，人均增加1.4万元！！！（但我的工资已经三年没涨了）每个月新增M2需要达到1.6万亿！！！&br&&br&20万亿是什么概念？2003年全国的货币供应量才22万亿，2006年全国的GDP才21万亿。一年放水放出一个2006年的全国GDP。我只想说呵呵。&br&&br&靠金融救不了现在中国的经济问题，但是不这样做更惨。非常简单，是房价崩盘，房主断供，企业倒闭，社会动荡来得好；还是政府放水，房价暴涨，富者越富，贫者保障来得好？现在这种玩法至少还能接着玩几年。玩到什么时候是个头？等我大清一年放的水超过全世界M2增量一半的时候，这个玩法就再也玩不下去了，现在已经超英赶美了。&br&&br&但只要信贷的增加无法满足上述的公式，那么抵押品（房产）价格的下跌就注定会发生，这就是资产的反身性原则。&br&&br&与此同时，抵押品价值本身也存在问题，就是购买抵押品的刚需能够承受的最高价格。目前北京呼家楼一套60平米30年房龄的房子总价是300万，可评估到250万，贷款80%，即首付100万，贷款200万，月供1万2。对于一个30岁，本科毕业，双职工家庭来说，家庭税后年收入在18万左右，公积金每月6千，扣去公积金，月供1万2的压力并不大（毕竟省下了房租钱）。但如果他们有一个人丢了工作，月供1万2就只能让他们全家吃糠咽菜度日了。同时，如果收入不再增加，理论上他们能够承受的最高贷款额度为300万。当房价达到8万一平的时候，他们也将放弃购房。那么抵押品本身有价无市，也将导致价格的崩盘。&br&&br&最后，现在经济形势非常差。主要的大型国企全在亏损，政府放水也是为了让这些企业能够挺住，避免裁员。但是大家至少应该做好被裁员的准备。但如果地租持续上涨，对企业和服务业也是雪上加霜，所以各行各业都不乐观&br&&br&可惜由于我的愚蠢，在上一波暴富浪潮中没有抢到第一桶金，不然跟着这波行情捞上一年半，至少20%的收益又到手了。&br&===============================&br&那个经典的段子：&br&&blockquote&最近，很多企业资金链断了，但政策好，央行放大水了，降准了，得想方法从银行套出钱来。最近很多答主都说了。我有一套1000万的房子，我找中介（不良中介，罪魁祸首，推高房价），涨到1500万，然后叫我亲戚或同学去买，首付3成，450万过了账面又回自己包里了，还可以从银行拿出1050万，并且房贷利息还低，不过套现的人还不还就说不定了，毕竟这买卖太值了，即使房子被回收了也不怕。当然还有部分跟风的不明群众。在美国这叫次贷危机，金融危机就是这么来的。&br&&/blockquote&这个说法不对。我有一套1000万的房子，然后找中介挂1500万。跟老婆办假离婚，老婆来买，手续全是自己办的省了中介费，但是最后评估下来只评估到1200万，银行只给贷款70%，也就是840万，买方需要交660万的首付+40万个人所得税【（）*20%=40万】+12万房屋交易契税（1个点）+12万营业税=724万。&br&结果是：房子还是自家的。为了从银行拿到840万的贷款，我需要先准备660万现金的首付，还要给国家交64万的税，然后拿到一个利率5.75%的贷款，五年还清。&br&如果我直接做房产抵押贷款呢？按照2015年6月的文，抵押贷款利率为6%，五年还清。&br&&b&还是办房产抵押贷款合算，因为少交税。&/b&&br&上述段子是编的。&br&&br&中介是个放大器，一头忽悠房东涨价，一头吓唬买家赶紧买，人为造势，制造一个繁荣景象。但现在的刚需收入提升有限，负担得起动辄6万一平的房子的人不多，现在主要繁荣的是房屋换手，就是卖掉老房子，买入新房子。但改善型需求的成交量毕竟是有限的，所以现在心存疑虑的人，可以持续关注网签数量。&br&&br&最后强调一下：看好后市就赶紧买，只要有资产，能承受风险，这波行情至少会涨半年，横盘一年。不看好就死心，别再被忽悠，千万别犹豫来犹豫去，最后下决心入场的时候被套在高点上，全家都完蛋了。&br&===========================&br&&p&欢迎关注我的微信公众号 &b&任易 &/b&，或微信号 RenyiWiki。我分享如下图所示的销售、项目管理、玄学、Java、Python方面的经验。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/N0ydhSbEwnu9rWLm9xkl& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/N0ydhSb&/span&&span class=&invisible&&Ewnu9rWLm9xkl&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&&br&===============================&br&&blockquote&引文:索罗斯《金融炼金术》 &br&下载地址： &br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.shupeng.com/download/Fqid%3D1ad& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&shupeng.com/download/50&/span&&span class=&invisible&&901909?qid=1ad&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&br&我作出了两大发现：一个是信贷与抵押之间的反身性关联，另一个是管制者与管制对象之间的反身性关联。 &br&&br& 长期以来，人们一直假设货币定价是真实世界发生的事件的一种被动反映。古典经济学专注于真实的世界而忽略与货币和信贷有关的问题，甚至凯恩斯也用真实因素表达他的一般理论，货币主义者们试图把这个关系倒置过来，他们宣称控制货币供应的增长就可以控制通货膨胀。 &br&&br& 在我看来，所有这些观念在根本上都是错误的，货币定价并不是真实世界中事件的简单反映，定价是对交易过程施加影响的一种积极的行为。货币现象与起初真实事件以一种反身性的方式相关联，即彼此相互影响，反身性关系在信贷的运用和滥用操作中最显著地表现出来。贷款是以贷方对借方履行债务能力的评价为基础的，对抵押贷款的评估被设想为是独立于贷款行为的，但事实上贷款可以影响到抵押物的价值，无论对于个别经济领域还是作为整体的经济这一看法都是适用的。信贷扩张刺激了经济并提高了抵押品的估计价值，收回贷款或紧缩信贷的负面影响既不利于经济也不利于抵押品的估价。信贷与经济活动的联系绝不是一成不变的，例如，用于建立新工厂的贷款与用于杠杆收购的贷款的经济效果是截然不同的，其结果是难以将信贷与经济活动之间的联系定量化，然而忽视这一点无论如何总是错误的，货币主义者这样做了，其后果被证明是灾难性的。贷款行为和抵押品估价之间的反身性相互作用启发我设计出一种模式：一个时期的逐渐的、缓慢的加速增长的信贷扩张之后是一个短期的信贷紧缩——典型的繁荣和萧条递嬗。萧条在时限上被压缩了，因为清偿贷款的努力引起抵押品估价的骤然下降。 &br&&br& 繁荣与危机为经济史缀上了一个个标点。当然，信贷周期的概念过于简单，不能解释事件的过程。一则，信贷和经济之间的联系太模糊而且易变，无法导出一种规范的模式；二则，事件的进程受经济政策影响而变得极为复杂。周期性萧条破坏力太大，人们已经做出了最大的努力以预防其发生，这些努力导致了中央银行及其他控制信贷和调控经济活动的机制的逐步形成。要弄清管制人员的作用，必须认识到他们也是参与者，理解的不完备性也是他们所固有的，此外他们的行为往往会产生意料不到的后果。管制人员与作为管制对象的经济的之间关系是反身性的，不断地从一个极端摆向另一个极端，在这个意义上它本身也呈现出周期性的特征。&/blockquote&
我的房东2月26日挂牌，工体的25年房龄老楼，均价6万，迄今为止（3月7日）仅有3个买家来看过房。
先说结论： 参考09年行情，这波上涨将持续半年，重点集中在核心城市，然后房价高位横盘一年，等待市场慢慢消化。 有资产的人再跟一波行情并及时落袋为安，账…
原路由器开发人员，后来的C++后台程序员和现在的新科Quant-Dev答一个。&br&先学Python用来撸策略，语法简单，涉及的重}
我要回帖
更多关于 金融反欺诈案例 的文章
更多推荐
- ·载舟水能载舟亦能覆舟的意思是什么近义词和反义词是什么_载舟覆舟是什么意思?
- ·支付宝正式收归国有属于政府还是马云
- ·金科玉律褒义还是贬义的近义词和反义词是什么_金科玉律褒义还是贬义是什么意思?
- ·粉饰太平绚丽多彩的近义词和反义词是什么么_粉饰太平是什么意思?
- ·军事禁区管理单位的下列属于军事秘密范围的是划定是通过( )确定的。(2009年真题)_百度...
- ·西宁市经济开发区主要经济是什么？
- ·有谁知道，这是微信上的理财通，什么理财
- ·我想问一下哪个保险费能否抵扣进项税的保费能拖多久不交
- ·维信万达旗下的网贷有哪些网贷！最好全点
- ·邯郸滏东社区 接种化工设备有限公司
- ·如何提高客户转化率提升方案留下有效信息？
- ·我想自己开网店，不知道南通市英语培训班哪家培训班专业一点？
- ·现在多买房子多少钱一平方米，有70到80平米的房子吗
- ·做广州跨境电商代运营平台运营好还是网络推广好
- ·苏宁众筹是真的吗的项目值得参与吗？
- ·国外的国内投资渠道道究竟比国内丰富在哪儿
- ·募集账户和托管账户托管要有4个单元要多少钱？
- ·金蝶财务软件破解版智能财务具有哪几项关键特性
- ·有么有人知道就是大同市政府附近有什么哪可以登报啊不要日报晚报，就是那种有一大片广告和招聘信息房屋出租的急急急拜托
- ·如何看待“互联网金融反欺诈是欺诈者的行业，不能给社会做出贡献”
- ·朋友圈小视频打开不动竞价广告发着数据不动怎么优化
- ·为什么qq飞车幻影游侠的幻影奇迹装备后，显示的是板车形象？怎么调回到原本模样？
- ·谁能在海岛奇兵能量消耗表里给我一个有坦克的号？
- ·2017梦幻西游门派选择2017109物理系玩那个门派好？力TG 现在还可以玩吗？
- ·我的世界怎么才能不卡末影龙只有一个，怎么才能接着打
- ·为什么玩正版gta5说gta5更新服务无法使用用
- ·七夕快到了，是不是应该买个独角兽企业喷雾仪补水？
- ·黑塔利亚豆丁意大利中，意大利的小型化有何特殊的意思
- ·关于女神异闻录5问题的问题～
- ·nba2k18安卓版选择nba2k哪一个有公牛
- ·《大航海时代 OL 》出现神仙道鬼服开服表的根本原因是什么
- ·为什么这个绝地求生进游戏加载慢不了，我把图片发过去，你们自己看
- ·怎么玩lollol上单对线技巧只有50帧数左右
- ·谁是行业的王者荣耀官网
