有没有基金定投相关书籍或教程推荐的

樊改珍 2020-01-16 22:59:00

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但是完全不懂------这是我给很多新手回答过的问题,比较具有普遍性,你可以先看看再说。1、什么是基金?想先问你一下:你知道什么是炒股吗?如果知道的话就好说了,基金费用由高至低银行柜台〉银行网银或证券公司〉基金公司网站直销程序由繁至简基金公司网站直销〉银行网银或证券公司〉银行柜台基金品种由多至少银行柜台=银行网银或证券公司〉基金公司网站直销。
齐景国2020-01-16 23:36:33

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其他回答

  • 《解读基金:我的投资观与实践》季凯帆这本书基本介绍了基金的基本常识,是入门到精通的最佳阅读书籍,虽然这本书出版的时间有些长,但思想还是能够符合现代投资理念的。2.《共同基金常识》约翰·博格这本书非常厚,我当时买到手时吓一跳,字也太多了吧,可是一分价线一分货,字字珠玑。介绍了基金发展史,世界经济格局的变化,更讲述了基金投资的基本原则和注意事项不过有一点我们需要注意,美国的共同基金成长时间早于中国不是成功经验年两年,加上两国国情和证参市场环境性质不同,所以一定要学会辨证思考,不是任何好的方式拿过来都适用的3.《小狗钱钱》这本书非常适合月光族,打工族以及那些攒不下钱的人去好好阅读,这里面教给我们如何积攒自己的财富,如何才能实现财富自由。4.《七分钟理财》罗媛裳前面的几本书阅读完成以后就基本对基金有了大致的了解,这本书算是实操阶段的书籍,教你如何购买一只好的基金以及如何利用这只基金赚取收益。主要学习书里面提到的止盈方法,我认为还是非常好的。5.《指数基金投资指南》这本书也是值得我们好好研读的,如果说《七分钟理财》教我的是主动管理型基金,那这本书教我们的是指数基金,这样就基本覆盖债券市场所有基金类型,自己的选择性就会更多一些。
    赵顺财2020-01-16 23:54:49
  • 本人之前在银行工作,关于基金这块,我给你的回答,如果你是无基础的话,建议不要入门,因为基金存在一定风险,而现目前基金收益也不是很高,可能会面临归本的风险,给你的建议,如果有闲钱,不如去银行买国债券,这个是保本保收益的产品,投资的钱相当于你借钱给国家建设。
    连俊彦2020-01-16 23:20:25
  • 拿还是不要炒股的好,建议去银行买点货币基金或混合基金吧,年底收成肯定比你自己炒股好得多。
    龚峰毅2020-01-16 23:05:22

相关问答

税务报表:税务报表的概念狭义上的税务会计报表是指以货币为计量单位,以会计核算资料为主要依据,总括反映纳税人在一定时期内各项税款的形成、计算占缴纳情况的报告文件。广义上的税务报表其实就是每个月月初你去税务局报税交的表,主要包括:纳税申报表、资产负债表、利润分配表、个人所得税纳税申报表。根据《中华人民共和国税收征收管理法》第十六条及其《实施细则》第二十六条规定,纳税人必须按照法律、行政法规规定或税务机关确定的申报期限办理纳税申报,按规定报送财务会计报表以及相关纳税资料,是纳税人办理纳税申报应尽的责任。对不按期办理纳税申报,报送财务会计报表及相关纳税资料的,可视为纳税人未按照规定的期限办理纳税申报,根据《税收征管法》第三十九条规定予以处罚。扩展资料网上申报纳税流程:1、纳税人向国税局的征管部门提出网上申报纳税申请,经县区局审批同意后,正式参与网上申报纳税。2、纳税人向税务机关提供在银行已经开设的缴税账户,并保证账户中有足够用于缴税的资金。3、纳税人与银行签署委托划款协议,委托银行划缴税款。4、纳税人利用计算机和申报纳税软件制作纳税申报表,并通过电话网、因特网传送给税务机关的计算机系统。5、税务机关将纳税人的应划缴税款信息,通过网络发送给有关的银行。由银行从纳税人的存款账户上划缴税款,并打印税收转帐专用完税证。6、银行将实际划缴的税款信息利用网络传送给税务机关的计算机系统。7、税务机关接收纳税人的申报信息和税款划缴信息,打印税收汇总缴款书,办理税款的入库手续。8、纳税人在方便的时候到银行营业网点领取税收转帐完税证,进行会计核算。税务报表。
人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能,因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念,可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果,人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过,但由于当时训练数据量不足、计算能力落后,因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。三者的区别和联系机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系。图三三者关系示意图目前,业界有一种错误的较为普遍的意识,即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为,当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法,并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。深度学习,作为目前最热的机器学习方法,但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题:1.深度学习模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的效果,但现实生活中往往会遇到小样本问题,此时深度学习方法无法入手,传统的机器学习方法就可以处理;2.有些领域,采用传统的简单的机器学习方法,可以很好地解决了,没必要非得用复杂的深度学习方法;3.深度学习的思想,来源于人脑的启发,但绝不是人脑的模拟,举个例子,给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后,再见到哪怕外观完全不同的自行车,小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断,也就是说,人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据,而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。深度学习大佬YoshuaBengio在Quora上回答一个类似的问题时,有一段话讲得特别好,这里引用一下,以回答上述问题:ScienceisNOTabattle,itisacollaboration.Weallbuildoneachother''sideas.Scienceisanactoflove,notwar.Loveforthebeautyintheworldthatsurroundsusandlovetoshareandbuildsomethingtogether.Thatmakesscienceahighlysatisfyingactivity,emotionallyspeaking!这段话的大致意思是,科学不是战争而是合作,任何学科的发展从来都不是一条路走到黑,而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰,站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样,你死我活那是邪教,开放包容才是正道。结合机器学习2000年以来的发展,再来看Bengio的这段话,深有感触。进入21世纪,纵观机器学习发展历程,研究热点可以简单总结为2000-2019年的流形学习、2019年-2019年的稀疏学习、2019年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢?深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示,“在继深度学习之后,迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么,谁又能说得准呢。
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