一位投资分析师推荐的阅读书单

1.投资书籍推荐

1. 《漫步华尔街》

A Random Walk Down Wall Street

作者：Burton Malkiel

评论：这是一本非常棒的投资初级读本，解释了股票、债券和共同基金的一些基础知识，书中还强调了有效市场的概念。

2. 《共同基金常识》

Common Sense on Mutual Funds

作者：John Bogle

评论：这本书提供了关于共同基金的细节，要多详细就有多详细。John Bogle本人就是投资巨头Vanguard集团的创始人，他的话在这个行业中一直掷地有声。

3. 《全球投资》

Global Investing

作者：Roger Ibbotson、Gary Brinson

评论：本书介绍了可投资资产的历史，投资者总是会对市场的历史求知若渴，这本书无疑是该类书籍中最好的选择。你能够从这本书中了解到过去200年中的美国股市、过去500年中的黄金价格、过去800年中的利率和通胀等等，该书对外国资产的投资也有详尽介绍。

4. 《有效的投资之道》

What Has Worked in Investing

作者： Tweedy Browne投资公司

评论：这是一个免费的投资小册子，是我见过的价值投资方法中最善于用数据提供论据支持的内容。

5. The New Finance, the Case Against Efficient Markets

作者：Robert Haugen

评论：如果上面那本小册子让你有迷惑为何价值投资在多年之后仍然有效，那么你就可以看看这本书。

6. 《价值平均法》

Value Averaging

作者：Michael Edleson

评论：如何在多种多样的资产面前分配你的资金？这本书提供了很有用的指导。

7.Beat理财师《成长手册》

评论：对于初出茅庐的理财师，它能够帮助新人多维度理解销售本质，强化单项销售技能；对于“穿越牛熊”的理财师，它能够突破职业瓶颈，化焦虑为动力，补齐销售“短板”；对于行业管理者，它能够拨开迷雾，笑看财富管理行业变局；风卷云舒，不忘一片初心。

作者中不乏行业领袖，包括传统银行私人银行总经理、明星理财师、专注研究金融销售的明星培训师。行业精英的分享不容错过！

2.如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单

我们将三个月分为三个学习阶段，每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间。这个时间要求不过分，不管是对学生党还是上班族，三个小时总是抽的出来的。

第一阶段：初识数据分析

这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。

第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。

第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识~

第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。

第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下~

第二阶段：升级你的技能

第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）

这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。

第一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的~~不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！

第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！

第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！ 没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？ 在此，你已经有了一定的Python，统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。

第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？

第三阶段：准备一个小小的毕业吧

前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！

在这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？ 这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。

本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。不要忘了那个神技：scikit-learn

对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。

你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛~~ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了~~ Do not ask why, Just do it !!

3.想成为一个金融分析师,有哪些条件,想要自学,求推荐一本书

金融分析师（cfa），可以从cfa协会官网上购买到cfa教材，对考cfa很有用。

CFA报考资格

1. 拥有学士学位或相当的专业水准以上，对专业没有任何限制；

大学学习年限与全职工作经验合计满四年；

如果申请人不具备学士学位，而是具备相当的专业水准，也可被接受为候选人。CFA会用工作经历来考核申请人的专业水准，一般来讲，4年的工作经历即被视为 替代学士学位。这4年的工作经历，不一定要从事投资领域相关工作，只要是合法、全职、专业性的工作经历都可被接受；

在校大学生，最早可在毕业前18个月内注册报名考试。

2. 遵守职业道德规范

3. 完成注册和报名以及支付费用

4. 能够用英语参加考试

有任何问题可以询问浦江财经老师~