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內容簡介
能否致勝,關鍵在於你是否靈活掌握「施凌部署」的系統!
本書把前作《施凌部署五十式》的威力擴充,加入更多招式,教你準確出擊之餘,也懂得分散風險,穩健出入,成為「進可攻,退可守」的投資高手!
本書特色
1. 全書演示完整的投資系統,讓新手投資者能有板有眼地按步部署自己的投資策略。
2. 系統清晰,標題分明,讓讀者容易掌握基本而重要的投資概念。
3. 附彩色拉頁「骨幹圖」,讓全書脈絡一目了然,投資步驟有圖可依。
作者介紹
施宏毅、凌卓榮
施宏毅與凌卓榮分別為私人財富公司聯席董事及副總裁,兩人合作建立 facebook「我要做股神」專頁,跟投資者分享投資心得,累積粉絲超過 4 萬。
二人於 2008 年創立「施凌部署」,往往能於牛市及熊市離頂部或底部不足 2,000 點及 2 星期內執行買賣,於重要跌浪避開 3,000 至 22,000 點之多,重要升浪捕捉 5,000 至 14,000 點之多。本書由施宏毅與凌卓榮,聯同兩位施凌部署核心成員馮智淇、邱澤峰合著。
目錄
前言 認識施凌部署
「施凌部署」骨幹圖使用說明
第一招 掌握經濟週期,順勢部署
第 51 式 先調整「選股不選市」的心態再出發
第 52 式 配合基本、量化及技術分析找出市場最大的共識
第 53 式 辨清牛熊市一、二、三期
第 54 式 十年週期循環啟示
第二招 搜集數據宏觀經濟
第 55 式 解讀「通脹」小心「滯脹」
第 56 式 「PMI 指數」反映行業狀況
第 57 式 了解「存款準備金」的短期影響
第 58 式 辨清「退市」的謬誤
第 59 式 重新解讀「債務上限」及「財政懸崖」
第 60 式 了解「存款準備金」的短期影響
第 61 式 按假前效應找投資機會
第三招 有效分散資產組合 大減市場風險
第 62 式 不用首期涉足房地產(REITS)
第 63 式 計算債券與息率關係
第 64 式 找出智能手機的受惠板塊
第 65 式 利用石油對沖組合風險
第四招 選股有攻略 捉鹿懂脫角
第 66 式 看恆指掌握市場大概走勢
第 67 式 盈富基金讓你用 1 萬多元買整個恆指
第 68 式 部署抽新股 IPO 策略
第 69 式 利用石油對沖組合風險
第 70 式 運用基金進可攻退可守
第 71 式 用「被動投資法」以不變應萬變
第 72 式 妙用對沖去平衡組合比重
第 73 式 甚麼是沽空?水能載舟亦能覆舟
第 74 式 「期權」用以對沖 非賺錢工具
第五招 以基本分析作部署核心
第 75 式 新手必要擊破的五大盲點
第 76 式 用估值令基本分析更加全面
第 77 式 「卑打系數」作為風險高低的指數
第 78 式 以夏普比率(Sharpe)衡量基金表現
第 79 式 選好股 除淨日可股息兼收
第 80 式 排除股份分拆後的心理因素影響
第 81 式 用「狗股」理論作懶人投資法
第六招 用技術分析制定出入市策略
第 82 式 預測「支持」及「阻力」
第 83 式 施凌「超賣三寶」尋撈底機會
第 84 式 洞悉「烏鴉」的走勢啟示
第 85 式 「島形頂」及「島形底」看轉勢
第 86 式 從 MACD「吻別」看調整
第 87 式 簡易運用三個高低點畫通道
第 88 式 以「市場廣度」捕捉出入市機會
第 89 式 參透「隨機指數」的啟示
第 90 式 以「X 趨勢線」預測支持及阻力
詳細資料
- ISBN:9789626788288
- 規格:平裝 / 204頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地:香港
- 本書分類:> >
2020年物聯網的數據正在成為大數據的主力軍,這篇文章旨在切磋一個多數創新企業高管都很關切的問題:怎樣沿著物聯網數據鏈,將數據轉變為可持續的商業價值? 一、我國新的發展戰略思路 大數據年代的監管大數據年代的預言家認為:雖然數據還沒有被列入企業的資產負債表,但這僅僅是一個時間問題。維克托·邁爾-舍恩伯格的代表作《大數據時代》。 ... 數據的影響將超越石油,我國其實就是一個大數據戰略。 張啟亮認為工業大數據是石油,工業雲是工業大數據燃燒的發動機;工業大數據是製造業新的生產力,會驅動製造業的轉型升級, 數據擁有眾多石油所無可比擬的特質:同時也是工業網際網路的源泉。 二、人工智慧的應用應該被重視 肖永紅曾把大數據比喻成石油:"深信數據是未來的新'石油'。 筆者在石油公司工作,對石油有所了解,下面從數據比作石油說起吧。石油在無被開採之前,一旦從地下噴薄而出、就像(汽油、柴油等)、潤滑油等,其商業價值被揭露得淋漓盡致。挖掘數據商業價值的進程,就好比提煉虛擬的數字石油。 ... 教育大數據的收集、分析、運用、存儲與同享等是重心在數據分析驅動教育、變化教學的大數據年代,教育領域蘊藏著具有普遍應用價值的海量數值,教育大數據的收集、分析、利用、存儲與同享等是智慧教育的重心。 這個經過便形成了一條類似於石油產銷流程的數據鏈:數據採集(石油開採)、數據通信(石油運輸)、數據存儲與分析(石油存儲與提煉)、利用與為改變為商業價值。 實際中,數據在轉變進程中還在出現新數據,新數據被及時反饋、與其餘數據再次履歷全部流程,與傳統石油生產-耗費-拋棄線,這一點石油所經歷的生產-耗費-回收利用,這也是為何說謀對創建物聯網生態系統。 三、各個地市之間的聯繫 有人說是產地的不同,有人說是品種不相同,原油的成分和外觀因產地不相同而有所區別,另外人就更乾脆了,直接告知我,沒啥辨別,原始數據在形式上更是一應俱全。 文字、圖形、聲音、記號、信號等成為原始數據! 別的,石油對其原產地的地質地貌和開採手藝是有特定門檻前提的,而且開採技術總在與時俱進。 澳寶還有著許多的不足,需要進修的地方還相當多,比方提高將英特網和物聯網融入工場的生產、對工場數據進行高效收集等等。 ... 在數據戰略下,蘇寧大數據中間數據採集團隊建立標準、通用的的海量用戶行為,彌補了傳統貿易流程中的浩繁數據空白,並致力為蘇寧大數據系統打下堅實的數據根基。 產生海量的數值和大數據處置需求,是網際網路金融的一大特性。 一步一個腳印,挑選對了學校,進了對的公司、跟對了人,你的人生,將更加豐富多彩。 原因就有了以下的問題:2正題?/?改變思維,理解客戶-平凡的設計思維方式可能最開始依照傳統理念一步一來,而不是明白機械運動的精鍊思維,為什麼還是無一個最適合的方案。 四、四大類別告訴我們價值所在 大數據經管平臺,讓數值價值得到伸展,完成商業價值的改變? 從它對貿易流程的影響角度看,我認為可大概分成以下四類: 經過傳感器獲取設備運行的海量實時數據,結合大數據剖析、性能優化等辦事,實現企業服務化轉型。 咱們需要收集的能耗數據包括及時功率、熱量、水量、壓力。 物聯網精密數據和實時數據,比方空氣品質傳感器、公共運輸方位設備和災害預警信號,開放數據計劃。 使用物聯網技術還好對生產過程的各項數值信息進行收集,並用來指導生產。 用於升職客戶服務成效的數值 :顛末脫敏的客戶生意數據,好比,生意數量、生意額、生意頻率、發生買賣的地址、產品種類、客戶評分等,和客戶利用數據等,好比,用於智能家居的各類空間體驗數據。 ... 業內專家顯出,中國科技城財產大數據研究院的提出單位覆蓋大數據技術、智能硬體、智能辦事等多領域,未來將加快數據價值的市場化,幫忙企業滿足用戶個性化需求。 用於達成即服務(XaaS)授權的數據 :物聯網年代的通信設備包括諸多物件,它們的正常運行時候、位移距離、故障時候等等,決定了用戶在什麼時候什麼條件下有權操縱哪些服務。 本次聚會的主題是"數據為擎,融合雙贏」,關注在大數據年代背景下。 在授權的基礎上,還可以乾脆對用戶直接在線推動定價、結算、扣費。 跟著物聯網應用場景趨勢多樣化,以上提到的數據類型可能只因為未來物聯網數值的一部分,都離不開對用戶需求大數據的剖析,在滿足用戶個性化、提高生活品質、效率,是將來智能家居發展的大方向。 可以料想的是物聯網數值將引領貿易進入一個技術更加智能化、思惟更加生態化的新時代!
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