抄底

《抄底——把握市場時機》

版次：1

頁數：167

開本：16開

印次：1

紙張：膠版紙

ISBN：9787506033718

包裝：平裝

所屬分類：圖書 >> 個人理財 >> 證券/股票

定價：￥25.00

彌爾頓·弗雷德曼(MILTON FRIEDMAN)

芝加哥大學胡福中心教授，1976Ag諾貝爾經濟學獎獲得者

“購買並持有”股票對於股票投資者來說是有普遍意義的。甚至還有更好的方法，就是斯坦和德姆斯所說的，僅在股價較低時購買股票，並在價格較高時持有股票。在股市低迷的時候，應該用存款來購買國庫券。借鑒歷史經驗，他們對“較低”和“較高”的價格做了界定。這個分析很有趣，作者的觀點非常獨到。

黛安娜·C·斯沃克(DIANE C.SWON)

經濟學家，美國第一銀行公司高級副主席

華爾街，請準備好。本和菲爾正在有效地使用他們具有洞察力的投資指南。沒有設計詭計，也不是在玩遊戲，他們只是發掘經濟的真正實力而使投資決定更加有意義。作者充滿冷幽默的機智。這本書對於任何投資者來講，都是一本必讀書。

C·羅威爾·哈里斯(C.LOWELL HARRISS)

哥倫比亞大學經濟學榮譽教授

使用邏輯和說理，斯坦和德姆斯以事實作為支撐，闡述了許多道理。術語“有價值”被合理地運用到對結果的分析中。

馬丁·弗雷德森(MARTIN FRIDSON)

作家，著有《這曾經是非常好的一年》

閱讀關於證券市場的常識性建議是一件多麼令人感到耳目一新的事情！斯坦和德姆斯的發現是值得肯定的，而且也沒有利用欺騙的手段。更多的情況是，他們的文章就像推薦中所說的那樣清楚而直接。

本書的兩位作者，曾經在貝弗利山莊的義大利競技比薩店裡討論過關於把握市場時機的問題。在1997年到2000年間，他倆一邊在聖塔莫尼卡自行車小徑上吃午餐一邊對話……這些都為本書的寫作做好了前期的準備工作。

本·斯坦堅持認為證券市場過熱，而菲爾·德姆斯卻反駁說，證券市場看起來過熱，可實際上這可能只是一個沒有實踐過的主觀認識。眾所周知，“你無法把握市場時機……”特別是在繁榮的牛市時，你更不需要把握市場時機。牛市時，賺錢很簡單，只需隨意購買一隻股票或者一隻開放式基金，然後它就會一往無前地上漲。在牛市，掙錢就好像搭便車一樣省力；而牛市過後，證券市場的市值開始像鐵塊掉下懸崖一樣直線下跌。市場表現與每個投資者的個人利益息息相關，而在任何地方，股市都可能暴漲暴跌，人們怎麼能不去把握市場時機呢？因此我們要從主觀上來調查分析產生這些現象的原因。

我們知道，抓住市場時機已經成為短線投機的一種主要手段。可是一談到把握市場時機的典型投資策略，金融專家就會像對待破抹布那樣嗤之以鼻，以致那些預測市場時機的努力飽受爭議。

本·斯坦，主持的欄目《贏得本·斯坦的金錢》曾獲得“艾米獎”。在斯坦的職業生涯中，他作為一位經濟學家、幽默大師、投資者、律師和表演者，在各個方面都取得了巨大成功，因為這些都是他的興趣所在。他也編寫了一些與金融有關的文章，曾經發表在《華爾街日報》、《巴倫周刊》、《福布斯》、《美國觀察者》、《洛杉磯》、《紐約》以及《華盛頓郵報》上。

序言

關於作者

第一章　能把握市場時機嗎

第二章　價格的力量

第一節　根據市場價格一次性投資

第二節　根據市場價格定期定額投資

第三節　1977年至2001年

第三章　市盈率

第一節　根據股票市盈率一次性投資

第二節　根據股票市盈率定期定額投資

第三節　1977年至2001年

第四章　利用股息收益率把握市場時機

第一節　根據股息收益率一次性投資

第二節　根據股息收益率定期定額投資

第三節　1977年至2001年

第五章　基本價值

第一節　使用基本價值的衡量方法一次性投資

第二節　使用基本價值的衡量方法定期定額投資

第三節　1977年至2001年

第六章　債券、股價、現金流比率和市售率

第一節　1977年至2001年

第二節　股價與現金流比率

第三節　市售率

第七章　獲得高回報的綜合因素

第一節　一次性投資

第二節　綜合因素

第三節　逐年情況

第四節　1902年至1913年

第五節　1914年至1922年

第六節　1923年至1929年

第七節　1930年至1939年

第八節　1940年至1945年

第九節　1946年至1953年

第十節　1954年至1972年

第十一節　1973年至1985年

第十二節　1986年至1995年

第十三節　1996年至2001年

第十四節　多高？多低？

第十五節　1977年至2001年

第十六節　對市場時機和市場風險的補充說明

第八章　如何把握市場時機

第一節　債券

第二節　股票

第三節　資產分配

第四節　有價證券組合平衡

第五節　把握市場時機的代價

第六節　謹慎投資

第九章　向前看：注意要謹慎

附錄

數據來源

數據分析

參考文獻