本教材是为金融学或经济学本科专业开设“证券投资学”专业课而编写的一本专业教材。本教材的内容与国外的投资学教材有所不同，不仅有资产定价、组合管理、量化分析的内容，还有证券投资的基本分析方法和技术分析方法。 本教材由导论和基本知识篇、基本分析篇、技术分析篇、组合管理篇、量化分析与交易策略篇共五篇15章组成。本教材涉及的一些参考内容及有关历史背景，都放在相关章节的专栏中。  吴晓求，我国著名金融学家。现任中国人民大学副校长、中国资本市场研究院院长、金融学一级教授，中国人民大学学术委员会副主席，中国人民大学学位委员会副主席，教育部长江学者特聘教授（2007年）。吴晓求教授在《中国社会科学》《经济研究》《金融研究》《财贸经济》《管理世界》《中国人民大学学报》等重要学术期刊上发表论文百余篇，近期的代表性著作主要有《思与辩――中国资本市场论坛20年主题研究集》（2016年）、《股市危机――历史与逻辑》（2016年）、《现代金融体系导论》（2019年）。英文著作有Chinese Securities Companies: An Analysis of Economic Growth, Financial Structure Transformation, and Future Development(Wiley，2014)，Internet Finance: Logic and Structure(McGraw-Hill，2017) 等。 导 论 1   第一篇 基本知识篇 15   第1章 证券投资工具 17  1.1 投资概述 17  1.2 债券 24  1.3 股票 33  1.4 证券投资基金 43  1.5 金融衍生工具 48  1.6 另类投资工具 62   第2章 证券市场 75  2.1 证券市场概述 75  2.2 证券市场的运行机制 87  2.3 证券市场监管 114   第3章 资产定价理论及其发展 127  3.1 20世纪50年代以前的资产定价理论 128  3.2 20世纪50年代至80年代的 资产定价理论 131  3.3 20世纪80年代以后兴起的行为金融资产定价理论 137   第二篇 基本分析篇 145   第4章 证券投资的宏观经济分析 147  4.1 宏观经济分析概述 147  4.2 宏观经济运行对证券市场的影响 154  4.3 宏观经济政策与证券市场 163  4.4 经济周期、经济政策对大类资产及证券市场的综合影响 170   第5章 证券投资的产业分析 179  5.1 产业的基本特征分析 179  5.2 产业的基本特性分析 182  5.3 产业环境分析 184  5.4 产业生命周期分析 186  5.5 产业结构分析 191   第6章 公司财务分析 199  6.1 概述:如何阅读上市公司的财务报表 200  6.2 基于资产负债表的资产管理分析 202  6.3 基于损益表的经营效益分析 212  6.4 基于现金流量表的现金流分析 220   第7章 公司价值分析 228  7.1 公司基本分析 228  7.2 绝对估值法 238  7.3 相对估值法 244   第三篇 技术分析篇 253   第8章 证券投资技术分析概述 255  8.1 技术分析的理论基础 255  8.2 市场行为的四个要素:价、量、时、空 257  8.3 技术分析方法的分类和局限性 259  8.4 与技术分析有关的几个理论 260  8.5 价量配合的案例分析 262   第9章 技术分析的主要理论和方法 264  9.1 道氏理论 264  9.2 K线理论 265  9.3 支撑压力 272  9.4 形态理论 279  9.5 波浪理论 289  9.6 技术指标 291   第四篇 组合管理篇 303   第10章 证券组合管理 305  10.1 证券组合管理概述 305  10.2 马科维茨选择资产组合的方法 315   第11章 风险资产的定价与证券组合管理的应用 344  11.1 资本资产定价模型 344  11.2 套利定价理论 362  11.3 期权定价理论 370   第12章 投资组合管理业绩评价模型 384  12.1 投资组合管理业绩评价概述 384  12.2 单因素投资基金业绩评价模型 386  12.3 多因素整体业绩评估模型 402  12.4 时机选择与证券选择能力评估模型 407  12.5 进一步的研究 414   第13章 债券组合管理 418  13.1 债券定价理论 418  13.2 可转换债券定价理论 445   第五篇 量化分析与交易策略篇 459   第14章 量化投资、大数据分析与智能投顾 461  14.1 量化投资的基本概念 462  14.2 信息比率 467  14.3 α的预测与前瞻信息比率 476  14.4 大数据在投资中的应用 483  14.5 智能投顾 489   第15章 简单量化交易策略 494  15.1 多因子量化投资策略 495  15.2 动量与反转策略 504  15.3 MACD 521   参考文献 526