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雷达卡
编者按：时间会让看不见的东西被看见，这正是新旧交替的美好之处。于是，在这个10月，您看到了全新的首页弹窗，虽为弹凡之地，敢不炮制精彩？这是最坏的时代，信息资讯应接不暇无从选择；这也是最好的时代，互联网上每个人都可尽情燃烧。论坛是一个教育文化栖息和思想聚焦的乐园，这里近700万经管用户，每个人都是导演，每个人都是演员，每个人又都是观众......
我们深信，阅读与人类文明一同进化，从甲骨钟鼎，到纸张屏幕。信息传播始终是所有文明的第一营养，如果没有它的滋养，我们依然生活在树上。
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▶ 发贴坛友：dyiwang
■ 品读原创：这是资深老坛友dyiwang的一篇经典老文，在论坛点击率超过13万，不仅是经管求职与招聘的超级热文，而且被多家媒体和网友大量转载。文中描述了美国经济学博士找工作的基本过程和就业市场的各方情况，详尽分析了学术与非学术两个方向的博士就业、如何准备笔试面试、金融界研究类职位、咨询界所看重的博士生素质等求职热点。本文俨然是一幅生动的求职导航地图，对经管类求职的小伙伴们来说，具有很好的借鉴和参考作用，可谓一图在手，按图索骥。
▶ 发贴坛友：wwqqer
■ 品读原创：这是论坛金融上传下载区版主wwqqer关于量化投资与Smart beta策略研究的后续扩展，被他自己称为“另类投资不另类”。虽然对冲基金在海外发展已有很多年历史，资产管理规模也已日渐庞大，然对冲基金的操作策略一直为人们关注，可谓犹抱琵琶半遮面。今天的对冲基金己然成为一种新的投资模式的代名词，即基于最新的投资理论和极其复杂的金融市场操作技巧。本文认为，用已知的因子在多因子模型中复制出对冲基金回报中beta的部分，合理的提取因子模型和设计研究角度，针对对冲基金的低流动性，高收费和高投资门槛的缺点，这种流动性高，费用低且容易投资的因子复制具有很大的价值的。
▶ 发贴坛友：夏目贵志
■ 品读原创：你会不会正确的提问，往往决定了你会不会合理的规划学习。畅销书《暗时间》的作者刘未鹏，曾在书中提到了一直以来伴随自己的良好学习习惯，诸如：学习一个东西之前，首先在大脑中积累充分的“疑惑感”；重视知识的本质; 看书挑剔，只读经典等。无独有偶，本文的作者夏目贵志，也为大家打开了stata学习如何存疑、如何提问、如何梳理和思考的众妙之门。在本文中，你会思考这些精致的问题：1、这个问题背后的经济和计量理论明确吗？关于模型或者检验之类的问题，看了相关的教材能解决吗？看了Stata帮助文件里的例子能解决吗？2、这些问题到底是如何出现的，你都用到了哪些解决方法。3、你说清楚问题的背景了吗？你研究的大概是什么问题？你用的是什么计量模型或者方法？你想要求什么？检验什么？如果你的数据结构复杂（复杂的面板或者调查数据），你有没有大致解释一下一个数据的内容和结构？。这不仅是一篇如何针对stata提问的精彩文章，对于学习和思考的内力修炼，正确合理的梳理经管知识，也有着极大的启发。
▶ 发贴坛友：sheva0728
■ 品读原创：本文作者说“自考研前立志要走量化之路，就一直没有停歇过。作为一只量化金融狗，要学的东西实在太多”。数量金融，目前在国内主要有三大发展方向：交易策略研究、衍生品定价、风险管理。作者不仅与大家分享了在券商实习的经验感受，而且对如何学好量化投资、数学的重要性、一线金融机构的交易实盘、金融编程如何去粗取精等热点难题进行了详尽的描述和梳理。如果小伙伴对量化、金工、宽客的任何一个感兴趣，这将是一篇不可多得的良心之文。
▶ 发贴坛友：feather3891
■ 品读原创：知己知彼，百战不怠，要想在学术写作与投稿中占得先机。对其所好，投石问路是一条不错的捷径。作者与大家分享了人口学类CSSCI五家期刊的投稿经验、审稿速度、接收稿件的一手情况，并总结出宝贵的投稿建议。论坛中关于学术写作和投稿的好文很多，但关于人文学科的具体领域的期刊点评相对较少，故为大家推荐之。
■ 第三空间：
▶ 发贴坛友：zhushualbert
■ 品读原创：本文作者理工科博士毕业后没有从事科研工作，辗转证券公司、期货公司后留在了私募基金，虽然专业不对口，两年多的时间里还是幸运地一路从研究员、程序化小组负责人、策略交易部经理、高级投资顾问做到投资总监。本文是作者对投资之路的梳理和思考，集中在上市公司股票估值、估值方法适用分析两个热门领域。估值是艺术，也是技术，估值既有哲学的空间感，也有工程的精密感。跟随作者的脚步，与估值来一次约会。
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