MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：60
- 题名/责任者:
- 赢面:运用大数据和人工智能技术辅助投资决策/谢冶博主编
- 出版发行项:
- 北京:中国经济出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-5136-5765-5/CNY58.00
- 载体形态项:
- 252页:图;24cm
- 并列正题名:
- Odds of winning:make investment decision based on big data and AI
- 其它题名:
- 运用大数据和人工智能技术辅助投资决策
- 丛编项:
- CDA数据分析师系列丛书
- 个人责任者:
- 谢冶博 主编
- 学科主题:
- 数据处理-应用-投资决策
- 学科主题:
- 人工智能-应用-投资决策
- 中图法分类号:
- F830.59-39
- 责任者附注:
- 谢冶博，男，湖南邵阳人，中国人民大学硕士研究生毕业，中国人民大学金融校友俱乐部秘书长。【金融+IT】复合专业背景，先后供职于“一行两会”监管金融机构，曾任中国人寿大数据创新项目负责人，该项目被中国人民银行主管的我国金融信息科技类主导期刊《金融电子化》杂志评为金融行业“科技创新突出贡献奖”。
- 书目附注:
- 有书目 (第244-252页)
- 提要文摘附注:
- 本书提出通过大数据及人工智能技术手段如何搜集相关企业信息，不断完善尽职调查细节，且获取各方面信息间的交叉验证，从而完成定性和定量分析，为投资决策提供参考依据。本书第一章为大数据及人工智能技术在尽职调查及投资决策的应用，第二章、第三章讲述了尽职调查中需重点关注的因素，如行业情况、公司基本面等信息；在前三章尽职调查基础上，本书第四章提出一套投资分析的方法论，第五章对当前投资领域热点进行了系统分析。多数人从事投资工作，只是做完一个项目接着做下一个项目，很少有人形成一套投资方法论，更不用说在不断实践中持续优化方法论了。持续优化的方法论是对过往知识和经验的总结、更新与迭代，非常有价值。基于此理念，本书第四章提出一套较为完整的投资分析方法论。在实际应用中，需根据项目所处阶段（种子、天使、VC、PE、已上市）灵活运用。
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