程序员的个人财富课- 极客时间课程推荐/优惠

程序员的个人财富课--极客时间课程推荐/优惠

用更少的时间产生更多的收益
王喆Roku推荐系统架构负责人,前hulu高级研究员,《深度学习推荐系统》作者
专栏 | 36讲 | 19701人已学习
优惠价¥68原价:199
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课程详情

你将获得:

  • 十年期以上稳健增长的投资组合;
  • 最大化挖掘个人价值的方法;
  • 买房、炒股、选基的方法论和实战案例;
  • 量化投资的主要思路和技术框架。

课程介绍

投资理财是每个人都关心的话题,技术人也不例外。但是,我们却总在“管钱”这个事情上栽跟头:基金一直绿,股票老被套牢。

大多数人都不具备扎实的理财知识基础,所以,王喆在专栏中,没有引入过多的专业理财概念和理论,而是通过一个个真实的案例、数据、故事,来帮你掌握财富管理的关键点。

具体来讲,他把课程分成了财富框架、个人发展、投资实战、投资进阶四大模块,按照由总到分、由浅入深的逻辑,助力你搭建起专属的个人财富体系。

财富框架篇:从0出发,搭建起正确的财富管理体系。这个部分会带你树立正确的财富观,搭建稳固且适合你自己的“财富双塔框架”,纠正那些普遍存在的投资误区,树立起“讲逻辑”这个最重要的投资支点。

个人发展篇:自己的发展才是最大的财富。财富管理的范围绝不仅仅是投资理财,自己个人价值的提升才是最大的财富源泉,所以这一部分,他会和你谈谈程序员最关心的几个人生话题,包括职业发展、跳槽谈 offer、挑选公司原则、主业副业等等。

投资实战篇:Talk is cheap,show me the code。关于投资理财的大道理,我们都知道,但实战中能不能用好却是另一回事。这一部分,不讲理论,就讲实战,用真实的例子和数据讲清楚买房、炒股、选基、量化投资这几个大家最感兴趣的投资问题。

投资进阶篇:让我们从专业投资者那里汲取营养,为我所用。最后的进阶部分,他邀请了李腾(国内知名的量化投资经理)一起讲解专业投资团队的投资理念和主流策略。包括大家都很关心的量化投资技术框架,以及机器学习在量化投资中的应用等。

总的来说,这个专栏全方面覆盖,从理财到“理自己”、从买房到炒股、从跳槽到副业等等,解决你在管理财富过程中可能出现的 80% 以上的问题。

课程目录

开篇词

  • 开篇词|为什么说程序员最适合学财富管理?

财富框架篇

  • 01 | 财富框架:建立属于你自己的财富双塔
  • 02|个人发展:你自己的发展才是最大的财富源泉
  • 03|理财金字塔:如何建立稳固的投资理财结构?
  • 04|实战知识:有哪些收益稳健的经典资产配置组合?
  • 05|支点投资法:主动投资是讲逻辑的!
  • 06|不当韭菜:在财富管理的过程中摆正心态,知己知彼

个人发展篇

  • 07|职业方向:如何选择一个有前景的职业方向?
  • 08|职业规划:大公司VS小公司,怎样选择更有前途?
  • 09|期权股权:如何正确处理公司的期权、股权?
  • 10|跳槽涨薪:如何规划一条合理的职业道路?
  • 11 | 财富拓展:35岁失业?程序员如何拓宽财富渠道?

投资实战篇

  • 12|房产投资:如何做出理性的买房决策?
  • 13|实战知识:让我们编程计算下怎么还房贷最合适
  • 14|基金投资:如何让专业人士帮你赚钱?
  • 15|实战知识:如何选出一只优质的基金?
  • 16|股票投资:最适合散户的股票投资方法是什么?
  • 17|投资闭环:如何成为越来越专业的投资者?
  • 18|技术优势:程序员如何用技术超越其他投资者?
  • 19|量化投资:典型的量化投资系统都包含哪些模块?

投资进阶篇

  • 20|价值投资:永远不过时的中长期投资策略
  • 21|趋势跟踪:怎样跟着趋势一起赚钱?
  • 22|轮动策略:如何踩准市场变换的节奏?
  • 23|对冲思想:这个世界上有稳赚不赔的生意吗?
  • 24|多因子模型:整合不同策略,形成合力的顶层框架
  • 25|机器学习:我们能用机器学习来建立投资模型吗?
  • 26|量化实战:从0到1搭建起一套简单的量化投资系统(上)
  • 27|量化实战:从0到1搭建起一套简单的量化投资系统(下)

答疑课堂

  • 答疑课堂(一)|财富框架篇、个人发展篇思考题集锦
  • 答疑课堂(二)|投资实战篇、投资进阶篇思考题集锦

投资番外篇

  • 番外一|王喆对话李腾:程序员对基金经理的灵魂十问(上)
  • 番外二|王喆对话李腾:程序员对基金经理的灵魂十问(下)
  • 番外三|有哪些能够持续学习的参考资料和相关网站?
  • 番外四|知识总结:这门课的全部思维导图

结束语

  • 期末考试|《程序员的个人财富课》满分试卷,等你来挑战!
  • 结束语 | 知行合一:财富管理是一生的事情

作者介绍

王喆, Roku 资深机器学习工程师,推荐系统架构负责人,前 Hulu 高级研究员,《深度学习推荐系统》作者。 从早期清华大学的学术搜索引擎 AMiner 贡献者,到 Hulu 广告系统的高级研究员,再到现在 Roku 的推荐系统架构负责人,王喆一直深耕于推荐系统、计算广告领域。发表相关领域学术论文和专利 10 余项,担任过 KDD-DLP Workshop 的联合主席,KDD、CIKM等会议审稿人,还作为发起人和主要贡献者完成了 CTRmodel、SparrowRecSys、Ad-papers 等开源项目。与此同时,王喆还出版了《深度学习推荐系统》、《百面机器学习》等技术书籍,读者5万+。

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