这是一本薪酬管理与体系设计的工具书。在书中，世界500强公司薪酬总监手把手教你开展薪酬管理工作。 薪酬管理是人力资源管理的重要模块，本书以薪酬管理的内部公平性和外部竞争力为基础，从人力资源总监和人力资源经理、薪酬经理、薪酬主管的能力要求出发，通过翔实的理论阐述和生动的案例解析，讲述了薪酬体系建设、薪酬调整以及薪酬激励、异地人员派遣等内容，全面梳理了企业薪酬管理的知识体系和技能体系。本书在章节之后附有“有问有答”环节，

在电子商务市场竞争越来越激烈的环境下，运营与营销是保证电商企业正常发展的基本条件，本书从电商运营和营销的角度出发，介绍了电商运营和营销的基础知识、店铺规划、直通车引流、钻展推广、活动营销、内容营销、渠道营销、数据分析、店铺优化、移动电商和跨境电商等时下常用与流行的运营与营销知识，以帮助电商从业人员更好地管理和发展店铺，获得更多的竞争优势，成为电商市场中的常青树。 本书以电商运营与营销为写作导向，可作为各类电子商务培训

《现代金融市场：理论与实务（上下册）》全面、系统、规范地介绍了中国金融市场的发展历程和发展现状，对存在的问题和发展前景进行了深入的分析，并专题讨论了中国金融市场的风险、监管制度和未来的发展战略。各章配有丰富案例及习题。本书适合金融市场从业人员、高校师生以及其他对金融市场业务感兴趣的人员使用。

《企业创新、产品质量升级与国际贸易》是作者尝试理解解释中国国际贸易开放与中国经济发展的第五本著作，主要讨论新世纪以来，中国制造业企业特别是出口制造业企业的研发、专利等创新情况，国家宏观层面各项贸易政策、人民币汇率政策、相关产业政策如何影响微观制造业企业的创新情况，以及企业的创新又是否提升了企业产品的质量，是否提高了产品的出口附加值，是否提升了出口品的国家竞争力，如果是的话，那么力度有多大，是通过什么机制来实现的，等等

本书所介绍的全球通用的准则将帮助投资者理解定量投资方法，并将这些方法应用到当今的投资过程中。在新版中，作者对该学科中的相关内容进行了更新；并对一些主要内容（包括回归、时间序列和多因子模型）的表述和介绍进行了修改；此外，还提供了更加丰富多彩的投资实例，这些实例反映了在当前投资界中所发生的变化。本书对许多定量分析方法予以了清晰的介绍，并给出了实例。本书讨论的主题包括：货币的时间价值；折现现金流的应用；常用概率分布；抽样和

《量化金融投资及其Python应用》内容包括：（1）量化金融投资的Python工作环境；（2）Python基础知识与编程基础；（3）量化金融投资程序包Python-NumPy应用；（4）量化金融投资程序包Python-SciPy应用；（5）量化金融投资程序包Python-Pandas基本数据结构；（6）量化金融投资程序包Python-Pandas在金融数据处理中的应用；（7）金融时间序列分析及其Python应用；（8

《量化股票组合管理》是一部关于构建和管理高收益量化股票组合的全方位的指南。这部细致入微的著作从量化主动管理的基本原则开始，之后清晰地描述出如何利用这些强有力的概念构建股票投资组合。路德维希B.钦塞瑞尼和金大焕在本书中对以下主题做了清晰的解释：基本模型、因子和因子选择、基于基本面的股票筛选和排序、经济因子模型以及对因子收益率和暴露度的预测。读者将在本书中找到关于组合权重、组合再平衡、交易成本、税务管理、杠杆、市场中性、

全书一共5章，第1章介绍量化投资专家系统，起到提纲挈领、点明任务主题的作用。第2章介绍量化投资专家系统开发，需求是设计更是算法，通用性极强。第3章从PHP开发者的角度详细讲解代表性模块的开发与实现，从而达到举一反三的目的，加深读者的印象。第4章从基本面、技术面和高频方面分别列举了两个策略。第5章通过一些小案例提高读者的开发能力。第6章将在模型讲解的基础上，给出建模方法和绩效评估方法，并公开部分机构模型，指导投资者进一

Python是当前金融行业的主流编程语言，金融机构特别是量化投资领域大量使用Python进行数据分析以及投资策略测试、实盘交易等。财经类院校基本上没有开设Python编程这门课，主要还是Excel、R等。本书主要包括三部分：介绍金融领域内的前沿科技，主要是大数据、云计算、人工智能等；二是Python数据分析篇，主要介绍Python编程基础，Pandas数据分析以及网络爬虫；三是量化投资篇，主要包括量化投资常见策略，当

数据挖掘技术是量化投资的基础，大部分量化投资策略都是基于数据挖掘技术而得到的，所以本书的中心是介绍在量化投资领域常用的数据挖掘技术及如何运用这些技术去进行量化选股、量化择时等量化投资实践行为。本书将要介绍的数据挖掘技术包括数据的预处理、关联、分类、回归、聚类、预测、异常检测等具体的数据挖掘技术，在每个技术环节，都有实际的应用案例和实现程序，这样便于读者快速入手。本书最后将给出至少一个这些技术的综合应用案例，以加深这些