量化投资与对冲基金丛书·量化投资系统：平台、原理和可信性 [Quantitative Investing Systems:Platform，Principle and Dependability] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李国旗，闫然，邵元勋，丁鹏 著

图书标签:

• 量化投资
• 对冲基金
• 投资系统
• 金融工程
• 算法交易
• 风险管理
• 平台搭建
• 量化策略
• 投资分析
• 金融科技

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121253324

版次：1

商品编码：11648457

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 量化投资与对冲基金丛书

外文名称：Quantitative Investing Systems:Platform，Principle and Dependability

开本：16开

出版时间：2

产品特色

编辑推荐

　　

　　《量化投资系统：平台、原理和可信性》从相对宏观的角度对量化投资系统的相关问题进行了整理和分析。本书是量化投资理论和技术版图中的必备基础之一。

内容简介

　　

　　量化投资系统指的是进行量化投资策略分析和实施量化交易的平台和工具。随着投资行业的飞速发展，量化投资系统的研究、开发和推广方兴未艾，备受关注。
　　《量化投资与对冲基金丛书·量化投资系统：平台、原理和可信性》内容主要分为三个部分，第一部分介绍了当前常见的量化投资平台，介绍了Open Quant、Right Edge和Apama等国外主流的量化投资平台，以及十一款国内常见的量化投资平台，并从多个角度对这些平台的特性进行了对比分析；第二部分介绍了量化投资平台的一般构成，以及相关的技术原理；第三部分在前两部分的基础上，分析了量化系统的可信性，重点介绍了可信性分析的关键技术。
　　《量化投资与对冲基金丛书·量化投资系统：平台、原理和可信性》适合的人群：金融投资行业从业人员，投资策略研究员，基金公司管理人员，量化投资系统运行、维护和开发人员，以及对量化投资感兴趣的广大读者。

作者简介

　　李国旗，1977年生于山东省，2007年于上海交通大学获得计算机应用专业博士学位，自2008年至今在北京航空航天大学从事研究工作，主要涉及软件可信性、量化投资、人工智能等领域。至今发表学术论文40余篇，其中10余篇被SCI检索。近年来在投资领域多有著述，尤其在量化投资系统方面具有丰富的设计和实践经验，是中国量化投资学会交易系统和交易策略组的专家成员。

目录

第一部分 量化投资平台介绍
第1章 国外量化平台介绍
1.1 OpenQuant策略交易平台
1.1.1 OpenQuant策略交易平台简介
1.1.2 OpenQuant策略交易平台的特点
1.2 RightEdge程序化交易平台
1.2.1 RightEdge程序化交易平台简介
1.2.2 RightEdge的特点
1.2.3 开发交易系统的步骤
第2章 基于Apama框架开发的平台
2.1 ProgressApama
2.1.1 ProgressApama平台简介
2.1.2 Apama平台架构
2.1.3 Apama部件及核心技术介绍
2.1.4 客户端开发
2.1.5 运行环境
2.2 招商量化交易平台
2.2.1 招商证券量化交易平台概述
2.2.2 量化交易平台整体建设构架
2.2.3 招商证券量化交易平台关键技术
2.2.4 招商量化交易系统第1期的策略
第3章 国内量化平台介绍
3.1 金字塔决策交易系统
3.1.1 金字塔决策交易系统概述
3.1.2 软件逻辑架构和程序化交易需求分析流程
3.1.3 金字塔决策交易系统特色
3.1.4 后台程序化工作机理
3.1.5 金字塔版本简要说明
3.1.6 系统配置建议
3.2 龙软DTS程序化交易平台
3.2.1 龙软DTS程序化交易平台简介
3.2.2 DTS交易平台架构
3.2.3 交易策略管理
3.2.4 DTS平台的量化研究
3.2.5 风控管理
3.3 盛立SPT
3.3.1 SPT专业版和机构版的区别和联系
3.3.2 SPT专业版特点
3.3.3 SPT的系统架构
3.3.4 SPT专业版的运行机制
3.3.5 策略开发平台
3.3.6 安全策略
3.3.7 运行环境
3.3.8 应用场景
3.4 MagicQuant
3.4.1 产品架构
3.4.2 核心技术概念介绍
3.4.3 安全性策略
3.5 开拓者程序化交易平台
3.5.1 开拓者（TB）交易平台概述
3.5.2 TB分账户管理平台
3.5.3 TB交易平台特点
3.5.4 TB交易平台优势
3.5.5 TB交易平台的TradeBlazer公式
3.5.6 模型的测试和优化
3.5.7 TB交易平台运行环境
3.6 天软量化研究和交易平台
3.6.1 天软量化研究和交易平台简介
3.6.2 天软金融分析.NET
3.6.3 天软量化研究和交易平台结构图
3.6.4 天软交易网关架构
3.6.5 天软量化研究和交易平台的优势
3.6.6 各种场景接入算法交易平台
3.6.7 天软量化研究和交易平台框架（TSOrder2）
3.7 国泰安量化投资研究平台
3.7.1 国泰安量化投资研究平台概述
3.7.2 国泰安量化投资研究平台架构及特点
3.7.3 国泰安量化投资策略研究平台（QIA-Lite）
3.7.4 国泰安量化投资策略执行平台（QRC）
3.8 广发证券量化策略交易系统
3.8.1 广发证券量化策略交易系统简介
3.8.2 策略交易平台提供的服务
3.8.3 平台架构
3.8.4 交易平台的特点
3.9 易盛程序化交易平台
3.9.1 易盛程序化交易平台简介
3.9.2 平台特点介绍
3.10 恒生ITP
3.10.1 投资赢家智能交易（ITP）平台系统特点
3.10.2 ITP产品优势
3.10.3 ITP量化平台的策略开发
3.10.4 策略研发与运营执行合理区分
3.11 申万量化平台
3.11.1 三个平台
3.11.2 QAS平台
第4章 各种量化平台应用的技术对比

第二部分 量化投资系统的构建基础
第5章 数据库技术
5.1 数据库技术概述
5.2 大型关系数据库管理系统
5.2.1 DB
5.2.2 Oracle
5.2.3 SQLServer
5.2.4 Sybase
5.2.5 Teradata
5.3 小型关系型数据库管理系统
5.3.1 Access
5.3.2 MySQL
5.4 嵌入式关系数据库管理系统（SQLite）
5.5 非关系数据库管理系统（NoSQL）
5.6 金融数据库终端
第6章 开发和扩展技术
6.1 开发平台
6.1.1 Java开发工具
6.1.2 Windows.NETFramework开发工具
6.1.3 Delphi开发工具
6.1.4 Java、.NET和C/C++开发平台的对比
6.2 扩展技术
6.2.1 可扩展技术
6.2.2 二次开发技术
第7章 分析策略开发技术
7.1 量化策略简介
7.2 量化投资策略开发的程序设计原理
7.2.1 事件驱动型
7.2.2 目标驱动型
第8章 网络安全
8.1 保密安全（Security）
8.2 对金融网络安全的认识
8.3 金融网络信息安全的特性
8.3.1 金融网络安全具有动态性
8.3.2 金融网络的整体安全防护原则
8.4 安全体系结构与安全模型
8.5 现有的安全机制与服务
8.5.1 网络安全服务
8.5.2 网络安全结构模型
8.6 金融网络安全主要技术
8.6.1 物理隔离网络
8.6.2 网关
8.6.3 防火墙（Firewall）
8.6.4 入侵检测系统（IDS）
8.6.5 虚拟专用网
8.6.6 数据加密技术
8.6.7 智能卡技术
8.6.8 扫描技术
8.6.9 容灾技术
8.7 金融网络安全的防范措施

第三部分 量化投资系统的可信性
第9章 可信性概述
9.1 信息系统面临的系统性风险和挑战
9.2 可信性提出的背景
9.3 可信性的概念
第10章 可信性工程方法
10.1 可信性的工程标准
10.2 可信性工程的基本原理
10.2.1 过程控制和分级控制
10.2.2 额外的设计技术
10.2.3 需求追踪
第11章 可信性分析
11.1 可信性分析概述
11.2 FMECA技术
11.2.1 FMECA概述
11.2.2 软件FMECA的分析过程
11.2.3 案例
11.3 FTA技术
11.3.1 FTA概述
11.3.2 FTA分析过程
11.3.3 FTA分析工具及使用步骤介绍
11.3.4 案例
11.4 基于Petri网的可信性分析
11.4.1 Petri网的发展
11.4.2 Petri网的种类
11.4.3 常用的Petri网
11.4.4 Petri网的结构
11.4.5 Petri网的形式化定义
11.4.6 标识网和网系统
11.4.7 Petri网的分析方法
11.4.8 Petri网的结构性质（动态性质）
11.4.9 Petri网的规则
11.4.10 Petri网的行为
11.4.11 Petri网的基本原理
11.4.12 Petri网画图工具
11.4.13 基于Petri网的在线证券交易协议可信性分析
11.4.14 基于P/T系统的量化交易系统的正确性分析与验证

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　量化投资中的许多活动是依赖计算机及人工智能技术实现的，怎么保证系统是可以信赖的？也就是说，对于任何投资活动，风险是永恒的关注点，如何去认识量化投资中的系统性风险是关键的问题。通俗地说，要说服某个老板采用量化投资，把许多投资活动交给计算机程序来做，得说清楚怎么保证计算机不会出错吧——说明这个问题，是本书最初的动机。
　　毋庸置疑，量化投资系统是一种安全关键系统，所谓安全关键系统（Safety Critical System），国际通行的定义是一旦发生故障或者错误会带来人身伤害、严重的环境污染或者金融损失的系统。直白地说，如果您的投资程序出错了，让您亏了本或者踏了空，您觉得不心疼，那您就可以忽略这本书了，否则，即使您不看这本书，也应该了解相关的知识。安全关键系统的软件工程，特别是增加了人工智能技术后，是一门很深的学问。许多相关的知识是非专业人员很难接触到的，许多相关的智慧也需要慢慢才能领悟——就是所谓的“认识”。写这本书的重要目的之一就是要提高读者的认识，对量化投资系统性风险及其应对方法的认识。
　　目前国内市场上有很多款量化投资系统可供选择，总的来说是不错的。不过，2013年光大证券乌龙指事件之后，有人指责国内的量化投资系统有问题，说许多系统太“山寨”。其实这个问题，笔者认为应该从两个方面来考虑，一是近几年国内的大环境确实有问题，大家都比较浮躁，急功近利，会造成许多问题；另一方面，构建一个量化投资系统本身是很有难度的，产品本身要好，在具体应用的时候，产品的本地化和二次开发也十分重要，这里就需要做系统的、做策略的以及相关的投资决策者能够深入、高效地进行沟通。对市场上的这些量化投资系统做个全面的介绍，对它们的特点进行对比分析，并介绍相关的原理以便促进上述的沟通，是出版本书的另外一个目的。
　　此外，许多年轻的读者可能最关心的是现实中的就业机会及长远的发展前景。据我所知，目前国内从事量化投资系统开发和服务的厂家大概有十几家了，许多投资公司也都在扩大IT部门的规模以便对购买的量化投资系统进行二次开发和维护。总的来说，量化投资在国内还处于起步阶段，将来会有很大的一个产业规模，所以无论您是学计算机的对金融投资感兴趣，还是学金融的对计算机感兴趣，相信本书都是您所需。
　　基本概念
　　欧美的学者写书喜欢在前言里申明基本的概念，以期建立后续讨论的基础。这或许和西方人的思维习惯有关，有人说西方哲学的核心是本体论（Ontology），所谓本体，简单说就是概念，以及概念和概念之间的关系。明确的、无歧义的概念是知识表示的规约，是信息交互的保障。这是值得学习和提倡的。
　　在这里，量化投资和量化投资系统是两个最基本的概念。
　　所谓量化投资，维基上给出的解释是：Quantitative investing represents an investing technique typically employed by the most sophisticated， technically advanced hedge funds. These firms employ fast computers to find predictable patterns within financial data. （笔者译：量化投资指的是通常被大多数成熟的、技术先进的对冲基金使用的投资技术，这些公司采用先进的计算机从金融数据中发现可预测的模式。）这句话有两个要点，首先量化投资通常是被对冲基金使用的，对冲基金的特点是高风险、弱监管、低容量和高收益，这就说明了量化投资通常的适用领域；其次，量化投资依赖计算机技术，通过计算机系统来处理金融数据，目标是预测未来。
　　经过一番搜索，发现量化投资系统至今没有一个明确的定义，这里笔者试着给出。所谓量化投资系统，指的是进行量化投资策略分析和实施量化交易的平台和工具。其范围和边界是除了人以外，进行量化投资活动所依赖的实体，包括软件、硬件、网络和服务。我们更关注的是软件。其特性有三个方面：数据处理，即通过分析历史数据开发模型，通过查询实时数据确定投资策略及投资行为；大量使用人工智能技术，通过人工智能开发模型，依赖人工智能生成策略；安全关键，即所谓的Safety-Critical System。

资管行业变革的深水区：非量化策略、另类数据与投资组合的动态优化 图书主题： 本书聚焦于在当前金融市场复杂性日益增加的背景下，传统投资管理模式面临的挑战与机遇，深入探讨了精选基本面研究、另类数据整合、行为金融学在投资决策中的应用，以及基于真实世界摩擦的投资组合动态调整。全书摒弃对纯粹量化模型或特定技术指标的过度依赖，转而强调跨学科视角下的投资艺术与科学的融合。 目标读者： 资深基金经理、投资组合经理、资产配置专家、金融工程研究人员，以及对私募股权、风险投资、对冲基金的底层运作逻辑抱有浓厚兴趣的专业人士。 --- 第一部分：重估基本面——深度价值的回归与非结构化信息挖掘 在算法主导的时代，市场对信息处理速度的追求达到了顶峰，但这恰恰为那些能够进行深度、慢速、逆向思考的投资者留下了巨大的“信息效率鸿沟”。本部分将挑战“信息对称”的假设，探讨如何构建一个超越市场共识的、坚固的基本面分析框架。 第一章：价值的重新定义与时间维度上的不连续性 本章首先批判了当前市场对“成长性”的盲目追逐，并提出了“时间价值锚定”理论。我们将详细阐述如何识别那些被市场短期波动或周期性因素严重低估的“结构性错配资产”。重点在于资产生命周期分析——企业生命周期不同阶段（创新、扩张、成熟、衰退）对估值模型和资本结构的影响，以及如何识别“伪价值陷阱”与“真结构性机会”。探讨了无形资产（如企业文化、专利壁垒的维护成本、生态系统锁定效应）在财务报表之外的量化捕捉方法。 第二章：另类数据的整合与深度叙事构建 本书认为，另类数据并非仅仅是量化策略的燃料，更是丰富基本面叙事的关键佐证。本章聚焦于“软数据硬化”的过程。我们将讨论卫星图像、供应链交易流水、消费者行为指纹等数据源，如何从侧面印证或证伪管理层提供的指导性意见（Guidance）。核心在于，如何建立一个跨越多个信息层级的“叙事一致性检验模型”，确保不同的信息输入（如公开报告、专家访谈、非结构化文本分析）指向同一个可信的未来状态。尤其强调对数据偏差（Bias）和信号衰减率（Decay Rate）的严格评估。 第三章：行为金融学在决策制定中的反向应用 与多数利用行为偏差进行套利的应用不同，本章探讨的是如何对抗自身的行为倾向。我们引入了“认知摩擦模型”，分析在压力测试、流动性紧缩或市场狂热期，人类决策机制的系统性缺陷。章节将设计一系列“决策检查清单”（Decision Checklists）和“冲突点预警系统”，旨在确保在情绪高涨时，投资组合的再平衡仍能严格遵循预先设定的风险预算，而非事后修正。 --- 第二部分：投资组合的动态韧性——摩擦、约束与真实世界优化 一个“数学上最优”的投资组合在真实交易环境中往往表现不佳，原因在于忽略了交易成本、流动性约束和监管环境的动态变化。本部分旨在构建一个强调“可执行性”和“韧性”（Resilience）的投资组合构建框架。 第四章：交易成本的微观结构分析与隐含流动性成本 本书超越了简单的买卖价差（Bid-Ask Spread）计算。本章深入分析了“市场深度对冲击成本的影响模型”。我们探讨了不同规模订单在不同市场深度下的滑点预测，并引入了“时间滑点”的概念，即在交易意愿暴露过程中，市场对我们交易意图的感知所导致的成本上升。提出了一种基于历史交易数据和当前市场微观结构变量的“动态最优执行路径规划”方法，而非采用固定的VWAP或TWAP策略。 第五章：非线性约束下的资产配置：流动性黑箱管理 在许多私募股权和特定对冲基金策略中，流动性是一个非线性和非对称的约束条件。本章引入了“锁定期风险度量模型”，该模型综合考虑了资本召回条款、投资者赎回历史、底层资产的变现时间序列等因素。探讨了如何在满足赎回承诺的前提下，最大化高流动性资产的风险调整后收益。重点分析了在“资产荒”背景下，如何合理地为流动性折价定价，并构建具有“流动性缓冲垫”的资产组合。 第六章：压力测试的深度化：路径依赖与传染效应 传统的压力测试多侧重于历史回溯。本章提出“假设驱动型、前瞻性压力路径构建”。不再仅仅测试“2008年情景再现”，而是设计那些在当前宏观环境下“尚未发生但逻辑上可能发生”的剧本（例如：地缘政治冲突引发的供应链断裂与通胀螺旋上升的组合冲击）。更重要的是，本章着重分析了不同资产类别之间的非线性传染效应，即某一类资产的极端亏损如何通过保证金要求、风险平价机制或共同融资渠道，迅速扩散至其他看似不相关的资产。 --- 第三部分：跨市场套利与监管套利的艺术 本部分将投资策略的视野从单一资产扩展到跨市场、跨区域的结构性定价差异，并探讨如何在严格的监管框架内寻找可持续的利润空间。 第七章：事件驱动策略的微观执行与非预期结果管理 事件驱动投资（Event-Driven）的核心在于对“事件解决的不确定性”进行定价。本章细致解剖了并购套利、破产重组和特殊情况投资中的关键风险点。重点不在于预测事件结果，而在于如何构建应对多种可能结果的“多路径对冲结构”。引入了“监管审批时间序列分析”，用于预测交易完成时间，从而更精确地计算持有期的风险敞口和资本占用成本。 第八章：跨资产类别的结构性利差挖掘：利率与信用市场 本章关注全球宏观背景下，利率曲线结构、信用利差与汇率之间的复杂关系。探讨了如何利用“基差交易的隐性摩擦”来增强回报。例如，在特定司法管辖区，由于税务结构或清算机制的差异，跨市场或跨币种的结构化产品可能存在长期的、非随机的利差。本章将侧重于识别这些因市场分割而非基本面差异导致的套利机会，并讨论如何构建能够承受长期资本占用的对冲工具来锁定这些利差。 第九章：投资组合的“可解释性”与利益相关者沟通 在强监管和高透明度要求的环境下，投资组合的决策过程必须能够被清晰地解释给投资者、董事会甚至监管机构。本章强调“决策轨迹的完整记录”。它提供了一套系统化的方法，用于将复杂的、多阶段的投资决策（涉及基本面、行为修正和动态优化）转化为清晰的、非技术性的投资叙事。这对于提升机构投资者的信任度、实现长期资金的稳定至关重要。本书旨在帮助专业人士构建一个既能产生超额收益，又能在任何外部审查下保持透明度和稳健性的投资管理体系。

评分☆☆☆☆☆

读完一些关于量化策略的书后，我常常有一种意犹未尽的感觉，它们要么过于侧重某个单一的因子模型，要么就是对系统架构的描述过于笼统，缺乏工程层面的细节。这本书的标题直指“系统”，这让我眼前一亮。我设想的理想中的量化系统，应该是一个闭环的流程：数据采集与清洗、策略的生成与回测、风险的实时监控以及最终的自动执行。我非常渴望了解作者是如何处理高频数据流的实时性问题，以及在跨市场套利策略中，如何有效管理滑点和交易成本。特别是在“平台”构建上，我希望能看到一些关于技术选型（例如Python的生态系统还是C++的高性能实现）的深度探讨，以及如何设计一个模块化、可扩展的架构，以便于未来不断迭代和加入新的信号源。现在的金融市场竞争如此激烈，一个反应迟钝或者架构臃肿的系统，注定会被市场淘汰。如果这本书能提供一个从概念到代码实现的蓝图，哪怕只是一个高层设计，对我来说也是一次巨大的提升。期待看到那些让理论模型真正跑起来的“幕后英雄”的细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引人，那种深邃的蓝黑色调，配上简洁的白色字体，透露出一种专业和严谨的气质。我个人对金融技术类的书籍一直抱有很高的期待，因为在这个日新月异的时代，传统的投资理念正在受到前所未有的挑战。我希望这本书能提供一个清晰的路线图，指导我如何从零开始构建一个属于自己的量化交易系统。书名中的“平台”、“原理”和“可信性”这几个关键词，让我感觉它不仅仅停留在理论层面，而是更注重实操性和落地性。我尤其关注“可信性”这部分，因为在量化投资中，模型的鲁棒性和回测结果的真实性是决定盈亏的关键。一个好的系统，不仅要能赚钱，更要在市场波动剧烈时保持稳定，不至于因为黑天鹅事件而崩溃。期待书中能有深入的案例分析，展示如何通过严谨的统计检验来评估系统的稳健程度，而不是仅仅展示那些光鲜亮丽的净值曲线。希望作者能分享一些在实际部署中遇到的坑和解决方案，这对于我们这些想要跨入量化领域的实践者来说，价值千金。总而言之，这本书的包装和定位都让我充满了好奇和期待，希望能从中汲取到扎实的系统构建智慧。

评分☆☆☆☆☆

关于“可信性”的探讨，是我最感兴趣的一个点，也是我过去阅读相关书籍时常常感到不足的地方。许多量化书籍在展示策略回测时，往往只给出最大回撤和夏普比率，却很少深入剖析模型过拟合的风险。我希望这本书能在这方面提供更深刻的见解，比如，如何使用样本外测试（Out-of-Sample Testing）的严格方法，如何避免数据挖掘偏差，以及如何量化模型的结构性风险，而非仅仅是市场风险。如果作者能分享一些在极端市场环境下（比如2008年金融危机或者近期的疫情冲击）系统实际表现的经验教训，那就太棒了。量化投资的迷人之处在于其纪律性，但这份纪律的前提是，我们对自己的工具箱有着绝对的信任。这种信任不是盲目相信夏普比率，而是建立在一系列严密逻辑和充分压力测试之上的。我期待这本书能帮助我建立起一套“怀疑一切但测试一切”的系统思维模式，而不是人云亦云地追逐热门因子。

评分☆☆☆☆☆

我发现，很多量化投资的资料，尽管名字听起来很宏大，但实际上讲的都是如何“找到好因子”的秘诀，而把“如何把这些因子变成一个稳定运行的机器”这件事，轻描淡写地一带而过。这本书的“系统”二字，恰恰点出了我的痛点。我需要了解的是一个完整的生命周期管理。从最初的量化研究人员产生一个想法，到策略上线，再到后期的性能监控和止损机制的触发，这中间的流程管理和版本控制是极其复杂且容易出错的环节。我希望书中能探讨一下在团队协作的环境下，如何实现策略的并行开发、测试和部署，以及如何构建一个稳健的交易执行层，以确保指令能够毫秒不差地到达交易所。一个优秀的系统，它的核心价值不在于它能捕捉多少微小的阿尔法，而在于它能以多大的可靠性持续性地捕捉这些阿尔法，并且在出现问题时能自动恢复或降级。这涉及到软件工程的严谨性，我非常期待看到这方面的深度讨论。

评分☆☆☆☆☆

从学习者的角度来看，我对那些将理论与实践完美结合的书籍总是情有独钟。量化投资的理论体系庞大而复杂，涉及金融经济学、统计学、计算机科学等多个领域。我希望这本书不仅仅是罗列公式和模型，而是能将“原理”的阐述与“平台”的搭建逻辑紧密结合起来。举例来说，当讨论到时间序列分析的某个高级方法时，我希望能立即看到在系统架构的哪个模块中，如何高效地用代码实现它，以及实现这种复杂计算对系统资源（CPU、内存）的要求有多高。这种知其然更要知其所以然的讲解方式，才能真正帮助读者建立起对整个量化生态系统的全面认知。这本书如果能做到让一个有编程基础但量化经验尚浅的人，能够清晰地理解从一个纯粹的数学模型到能够在真实市场中稳定运行的交易机器人之间的鸿沟是如何被跨越的，那么它无疑就是一本极其成功的教材和实战指南。

评分☆☆☆☆☆

此用户未填写评价内容

评分☆☆☆☆☆

好 便宜实惠 送的快 希望下次还有

评分☆☆☆☆☆

书外面有一大块胶

评分☆☆☆☆☆

质量不错

评分☆☆☆☆☆

双11买的，非常好的东西，绝对物有所值啊

评分☆☆☆☆☆

还没看完，都是入门知识，挺好的就是贵。

评分☆☆☆☆☆

好 便宜实惠 送的快 希望下次还有

评分☆☆☆☆☆

说是蛮好的书，价格十分便宜，在活动时候买的，嗯，基本上是对折

评分☆☆☆☆☆

给合作伙伴买的，比较实用。