股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地

股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


簡體網頁||繁體網頁
喬爾·格林布拉特 著



點擊這裡下載
    


想要找書就要到 圖書大百科
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

發表於2024-05-11

類似圖書 點擊查看全場最低價

圖書介紹

齣版社: 中國青年齣版社
ISBN:9787500698159
版次:1
商品編碼:10616646
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2011-05-01
用紙:膠版紙
頁數:176
正文語種:中文


相關圖書





圖書描述

編輯推薦

    巴菲特“滾雪球理論”源自本書
     讓普通投資者成為投資天纔,戰勝“投資專傢”的經典之作
     發掘特殊事件中的巨額獲利機會
     抓住人所不知的黑馬股,讓盈利成為你炒股的常態
     華爾街投資大師擊敗道指二十年,解開數十年年收益超過50%的秘密
     網超級暢銷書 股票投資者必讀經典
  

內容簡介

  

  詳盡的事件投資實用指導
     實用的價值投資案例分析

     華爾街鼎鼎大名的基金經理,喬爾·格林布拉特擊敗瞭道指20年。本書是大師的心經,嚮你揭秘他是如何做到這些的。你將會發現一些獨特的投資機會,而這恰恰是投資組閤經理、商學院教授的投資專傢經常錯過的、未知的領域,這也是個人投資者打贏華爾街精英的一個巨大優勢。這裏是您個人財富地圖的特殊領地,可以獲得極大的利潤。
     《股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地》是投資天纔淺顯卻不失深刻的實戰手冊,不講述基本投資理念,而是講如何通過不尋常的特殊事件和投資品種來投資,當上市公司發生如分拆、並購、破産、重組等特殊事件時,往往會齣現可以獲取巨額盈利的投資機會。本書被很多投資大傢推崇,本書篇末的滾雪球一說,後來成為知名的巴菲特的滾雪球理論。
     書中還精選瞭16個投資案例研究,通過實例啓發你的投資心智。
     讀完此書,你會發現,所謂天纔,不是生就的,而是練就的。通過自己的分析,正確地為特殊事件中的公司股票做齣評判,纔能真正獲得巨額收益。

作者簡介

  喬爾·格林布拉特(Joel Greenblatt),戈坦資本(Gotham Capital)公司的創始人和閤夥經理人,自1985年這一私人投資公司成立以來,它的年均迴報率達到瞭40%。
  格林布拉特擁有理學學士學位,沃頓商學院的MBA。任哥倫比亞大學商學院的客座教授,一傢《財富》500強公司的前董事長,價值投資者俱樂部網站(ValueInvestorsClub.com)的共同創辦人。

精彩書評

  股市賺錢的偉大指南。
     ——麥剋爾·普裏斯(Michael Price),價值型基金傳奇人物,《財星》譽為“華爾街高明價值型投資者”
  
     喬爾·格林布拉特確實能教你理解市場並且戰勝市場。
     ——《華爾街日報》
  
     真希望沒幾個投資者讀這本睿智、高深且有趣的書,否則這些投資者都領會瞭本書的真知灼見,會為瞭贏利而競爭起來。
     ——德魯·托拜厄斯(Andrew Tobias),暢銷書《你讀過的唯一一部投資指南》作者

目錄

緻謝
第1章 股市天纔是怎樣煉成的

職業投資者麵臨的挑戰
尋找散戶獨有的投資機遇
第2章 股市天纔基本功

自己做研究和分析
分析師言語可信嗎
選好位置站好隊
學會分散投資風險
“安全邊際”讓你穩賺不賠
藉鑒經典大師投資之路
找到股市利潤藏在哪兒
第3章 公司分拆孕育投資機會

抓住分拆機遇
案例分析1:萬豪集團|讓你獲利的“有毒資産”
挖齣埋在地下的寶藏
案例分析2:百力通公司|股權激勵計劃的秘密
案例分析3:傢庭購物網絡公司|商譽隱藏價值
關注母公司發現機會
案例分析4:美國運通公司|駱駝是瘦不死的
局部分拆中的商機
案例分析5:西爾斯公司|“藉鑒”贏得大買賣
與分拆公司內部人士保持一緻
把握配股分拆機會
案例分析6:TCI公司|兩年五億的傳奇
小結
第4章 風險套利、公司並購時如何投資
風險套利:反復檢查風險報酬率
案例分析7:柏園公司與HBJ|檢查風險報酬率
案例分析8:聯閤國際與瑞恩保險|有驚無險的並購案
並購證券:持續跟蹤並購事件的蛛絲馬跡
案例分析9:SRF公司與RAD公司|緊跟管理層的步伐
案例分析10:派拉濛收購戰|你所不知的CVR
小結9
第5章 破産與重組帶來投資機會
公司破産的投資時機
案例分析11:查特醫療公司|什麼是真正的好公司
公司重組的受益途徑
案例分析12:格林曼兄弟公司|“醜小鴨”重組為“白天鵝”
案例分析13:通用動力公司|重組體現隱藏價值
小結
第6章 資本重組的投資策略
資本重組和重組股的關係
案例分析14:FMC公司|獲取驚人收益
長期期權的投資意義
案例分析15:富國銀行的長期期權|高利潤低風險大獲全勝
權證和特殊事件期權投資
案例分析16:萬豪公司的期權|通過研究獲得巨額迴報
小結
第7章 尋找特殊事件下的投資機會
特殊事件信息在哪兒
跟著大師走
詳細瞭解公司
財務報告必知
現金流必知
我喜歡的書
第8章 滾雪球吧
術語錶













精彩書摘

學會分散投資風險 隻需支付1000美元,保險公司就可以給一名健康的35歲男性上份保額 為100 萬美元的保單,如果此君不幸在明年掛掉,保險公司將支付這筆保額。保 險精 算數據錶明這對保險公司極其有利。你會像保險公司那樣下注嗎?可能不 會。 原因是不管統計數據告訴你什麼,100;8。美元的損失你可受不瞭,尤其 是僅僅為 瞭獲得那少得可憐的1000美元。通過將成韆上萬個投保人集閤在一起,保 險公 司可以創造齣一個符閤統計錶數據的承保風險組閤。這就是為何他們能夠 通 過一直下巨額賭注而創造齣一項優質業務,而作為個體的你卻負擔不起的 原因 所在。 實際上,如果孤立起來看,一種特定的風險看起來並不安全,有時看 起來 甚至有些愚蠢。但如果將同一種風險放在整個投資組閤中來看的話,這種 風險 就會變得很閤理。因此,如果真是這樣,如果分散風險是個好主意的話, 為何 我要一再告訴你應該隻持有少數幾隻股票呢? 可以從兩方麵來迴答這一問題。首先,在每一份單獨的保單中,保險 公司 承擔的風險是為獲得1美元而損失1000美元,隻有當數年內承保瞭無數份相 同的 保單之後纔會使這一賭注變得有價值。幸運的是,你在購買股票時承擔的 風險 僅局限於1美元的投資帶來1美元的損失。因此,你可以謹慎地投資少數幾 隻誘人 的股票,而你也不會承擔恐怖的風險。但其他人會建議維持一個高度分散 的投 資組閤,隻通過關注於在股市中精心挑選的幾個投資機會,你怎麼可能賺 錢呢? 你應當從頭開始思考你在股市中的投資,如此你便能找到答案,也即 為何 高度分散的股票投資組閤不是規避風險的魔幻公式的另外一個理由。這裏 重點 提醒你,對多數人而言,股票投資組閤隻是他們所有投資中的一部分。多 數人 將一部分淨資産存放在銀行或者貨幣基金中,或者放在傢裏,或者投入債 券中, 也有可能是購買瞭人壽保險,或者投資於房地産,以及其他種種方式。如 果你 希望避免將所有的雞蛋放在一個籃子裏,這種在不同資産類彆之間所進行 的範 圍更廣的分散投資,將比僅僅分散投資你的股票組閤更能有效地實現你的 投資 目標。換句話說,不要因分散投資而把你極其齣色的股市投資策略糟蹋成 隻能 獲得平庸迴報的策略。 實際上,不管你購買瞭多少隻不同的股票,‘如果你把未來兩三年內 本應用於 支付房租、房貸,支付醫療費、學費以及購買食物及其他生活必需品所需 的資 金投資於股市,那麼你在一開始便承擔瞭風險。請記住,股市每年的迴報 都會齣 現劇烈的波動,即使你采用瞭分散投資的策略並購買瞭8000多隻股票。毫 無疑問, 如果你賣齣股票是因為需要用到這些錢,這絕不是一種有效的投資方法。 理想的做法是,你買人和賣齣股票的決定應當隻取決於投資優勢。這 可能 意味著將多餘的錢存在銀行中,或者投資於其他資産上,即使你執意認為 股票 是最佳的投資選擇。將你的部分資産閑置起來,應當成為你對謹慎的分散 投資 法的一種妥協。隻要你願意自己做研究,隻持有少數幾隻精選股票的投資 策略 所産生的迴報率應會遠遠高於持有幾十隻股票或者共同基金的策略。 有時這種精選策略的業績波動幅度可能會略大於每種股票都買點的撒 鬍椒 麵式的投資策略,也就是所謂的指數化投資策略。然而,如果你對自己所 有資 産組閤的安排能夠讓你免於在市場下跌時期被迫賣齣股票,那麼短期的業 績波 動幅度的些許增加應該不要緊。要緊的是,過瞭一段時間之後,甚至是5年 或者 10年之後,你依然有麵包和牛奶。在這段時間內,你可能投資瞭數十種不 同的 投資情形(盡管每次投資都隻投資少數幾隻股票),因而你進行瞭大量的 分散投 資,並獲得豐厚的迴報。 “安全邊際”讓你穩賺不賠 投資界有一條永恒的至理名言:在風險和迴報之間有一種平衡。學術 界以 及多數職業投資者都認為:你在自己的投資組閤中承擔的風險越多,你所 獲得 到的迴報也會越多;所承擔的風險越低,迴報也會越少。一言以蔽之。沒 有付 齣——承擔高風險。哪有收獲——獲得高迴報。這種觀點在學術界人士以 及職 業投資者的頭腦中如此根深蒂固,以至於成為瞭這些人的投資策略的基礎 。 當然,如果討論就此結束,你隻要調高自己願意承擔的風險水平便能 獲得 你應得的預期迴報。在完全有效的市場中,風險和迴報之間的這種關係確 實成立。 很明顯,因為你將尋找一些由無效定價所帶來的投資機會(如超常規的股 票或 者投資情形,因為這些機會很不尋常,分析師和投資者沒有對它們給齣正 確的 定價),風險與迴報之間這種永恒的關係應該是不實用的。 然而,這並不意味著有關風險/迴報的觀點與你無關。恰恰相反,它 也許就 是最重要的投資觀點。這就是這種觀點的神奇之處,因為至少當分析個股 風險 的時候,多數職業投資者和市場專傢會齣錯。由於他們在衡量風險,迴報 中的“風 險”時采用瞭錯誤的和莫名其妙的方法,他們纔會犯錯。 人們普遍認為,風險指的是所獲得的迴報齣現波動的風險。人們使用 “貝 塔值”來衡量一隻股票的風險。貝塔值是指這隻股票的價格波動性與整個 市場 波動性之間的比值。通常在計算“貝塔值”時,人們會假設這隻股票過去 的波 動性會延續至未來。在這個混亂不堪的股市中,嚴重混淆瞭上漲的波動性 與下 跌的波動性之間的區彆:與股價在一年內小幅下跌的股票相比,同期的股 價齣 現大幅上漲的股票往往被認為有著更高的風險。 此外,根據過去的價格走勢(或者是波動性)來確定某隻股票的風險 通常 會得齣錯誤的結論。價格從30美元跌到10美元的股票,比價格從12美元跌 到10 美元的股票有著更高的風險。盡管現在用10美元的價格都可以買到這兩隻 股票, 但跌幅最大的股票,也就是如今的價格較最高點齣現瞭大幅下跌的股票, 依然 被看成是兩隻股票中“有著更高風險”的股票。也許是這樣的,但也有可 能在 大幅下跌之後,這隻股票的下跌風險已經被消除瞭。事實上,你無法根據 一隻 股票過去的價格走勢對它得齣任何結論。 事實上一隻股票過去走勢的波動性,既不是一種能衡量未來盈利能力 的齣 色指標,也不會告訴你什麼重要的事情,如你會虧多少錢。讓我再重申一 遍: 它不會告訴你你會虧多少錢。當多數人在思考風險的時候,難道他們不關 心虧 錢的風險嗎?比較虧損風險與潛在收益就是投資的全部內容。 也許正是因為對一隻股票的潛在收益和虧損風險的衡量非常主觀化, 如果 你是一名職業投資者,或者一名投資研究專傢,那麼你很容易就會使用像 波動 性概念這樣的方法來衡量風險,而不是使用其他方法。不管其他人無視常 理的 理由是什麼,你的工作依然是通過一些方法來量化一隻股票的上漲和下跌 風險。 雖然如此,但這項工作是如此的含糊不清且艱難,以至於你自己的方法可 能會 非常閤適。 為瞭迎接這一挑戰,可以再看一下我親傢的做事方法。你還記得吧, 當他 們找到瞭一幅油畫要價5000美元,而同一位畫傢的另外一幅相似的作品近 期通過 拍賣行以1萬美元成交時,他們就會買下這幅畫。他們在拍賣價與購買價之 間獲 得瞭5000美元的緩衝餘地,這就是被公認為是證券投資之父的本傑明·格 雷厄 姆所說的“安全邊際”。如果我親傢的感覺是對的,那麼他們擁有的安全 邊際足 夠大,足以讓他們幾乎不可能在這筆交易中虧錢。 另一方麵,如果他們的感覺齣現瞭些許偏差,如他們買下的油畫的質 量不 及近期拍賣的那幅畫,那麼1萬美元的拍賣價就會成為曆史;假如藝術品市 場在 他們買入這幅畫並在趕去拍賣行拍賣的途中崩盤瞭,由於他們在購買的時 候就 獲得瞭緩衝餘地,也就是獲得瞭安全邊際,他們的損失會降至最低。 因此,創造齣誘人的風險迴報率的方法之一是:通過投資擁有巨大安 全邊 際的情形來限製風險。盡管上漲風險也難以量化,但它通常都會改善風險 迴報 率。換句話說,當你最初做齣投資決定的時候,你應當關注下跌風險,而 不是 上漲風險。隻要不虧錢,那麼再糟也糟不到哪裏去。盡管這一基本觀點非 常簡單, 但很難用復雜的數學公式來證明,但這也不是大問題…… P26-29

前言/序言



股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式

股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 mobi 下載 pdf 下載 pub 下載 txt 電子書 下載 2024

股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 下載 mobi pdf epub txt 電子書 格式 2024

股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 下載 mobi epub pdf 電子書
想要找書就要到 圖書大百科
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

用戶評價

評分

此用戶未填寫評價內容

評分

東西很好,發貨速度和物流極快,服務極好,謝謝!

評分

很滿意的購物,送貨快,質量有保障,是正品,很好用

評分

還沒看,但是據推薦來看應該不錯!先寫下評論,以後追評

評分

書不錯,希望能學到東西。

評分

很滿意,下次購書仍選京東。

評分

作者提齣瞭不一樣的思路,值得學習

評分

正在看,跟大師學習

評分

sdfsdfsd

類似圖書 點擊查看全場最低價

股市天纔:發現股市利潤的秘密隱藏之地 mobi epub pdf txt 電子書 格式下載 2024


分享鏈接




相關圖書


本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

友情鏈接

© 2024 book.qciss.net All Rights Reserved. 圖書大百科 版權所有