خلاصه تحلیل سری های زمانی مالی روی تسی (مقدماتی)

کتاب «تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی (مقدماتی)» نوشته روی تسی، یکی از منابع بنیادین و کاربردی در حوزه اقتصادسنجی مالی است که برای درک عمیق تر نوسانات و پیش بینی بازارهای مالی راهگشاست. این کتاب مفاهیم پیچیده را با زبانی ساده و مثال های واقعی به خواننده منتقل می کند، تا هر علاقه مندی به دنیای مالی بتواند با مبانی مدل سازی سری های زمانی آشنا شود و کاربردهای عملی آن را درک کند.

بازارهای مالی همواره در حال نوسان هستند و درک رفتار آنها برای هر سرمایه گذار، تحلیل گر یا پژوهشگر اهمیت فراوانی دارد. دستیابی به این درک عمیق، نیازمند ابزارهایی است که بتوانند از دل داده های گذشته، الگوهای پنهان را کشف کرده و به پیش بینی روندهای آتی کمک کنند. در این میان، تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی به عنوان یک شاخه حیاتی از اقتصادسنجی، نقشی بی بدیل ایفا می کند. این حوزه به بررسی و مدل سازی داده های مالی که به ترتیب زمانی جمع آوری شده اند، می پردازد تا بتوان رفتار پدیده های مالی مانند قیمت سهام، نرخ بهره، و نوسانات بازار را تحلیل کرد.

کتاب «خلاصه کتاب تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی (مقدماتی) ( نویسنده روی تسی )» به عنوان یک مرجع کلاسیک و در عین حال به روز، دریچه ای به این دنیای پیچیده می گشاید. این کتاب، نه تنها مبانی نظری را تشریح می کند، بلکه با تکیه بر مثال های کاربردی و داده های حقیقی، پلی میان تئوری و عمل می سازد. در این مقاله، قصد داریم تا یک خلاصه Analysis of Financial Time Series را ارائه دهیم که فراتر از یک معرفی صرف باشد. هدف، فراهم آوردن درکی جامع از فصول کلیدی این اثر برای مخاطبانی است که به دنبال مفاهیم سری های زمانی خطی و غیرخطی، مدل های ARCH و GARCH در مالی، و کاربرد سری زمانی در مدیریت ریسک هستند. این خلاصه به گونه ای طراحی شده است که خواننده، حتی بدون مطالعه کامل کتاب، بتواند به سرعت به درکی عمیق از محتوای آن دست یابد و با نوسان پذیری در بازارهای مالی و روش های پیش بینی بازدهی سهام با سری زمانی آشنا شود.

روی تسی: نگاهی به نویسنده و اعتبار اثر

هنگامی که صحبت از اقتصادسنجی سری های زمانی مالی می شود، نام روی تسی (Ruey S. Tsay) درخشش خاصی دارد. او یک استاد برجسته در دانشکده بازرگانی بوت دانشگاه شیکاگو است که سال ها از عمر علمی خود را صرف تحقیق و تدریس در زمینه اقتصادسنجی و سری های زمانی کرده است. تخصص و پژوهش های او، به ویژه در زمینه مدل سازی نوسانات و سری های زمانی غیرخطی، به او جایگاهی ممتاز در جامعه علمی بخشیده است. او با ارائه مفاهیم پیچیده به زبانی قابل فهم، راه را برای بسیاری از دانشجویان و محققان هموار کرده است.

کتاب کتاب روی تسی سری های زمانی به دلیل رویکرد عملی گرایانه و کاربردی، به سرعت به یکی از منابع مرجع و معتبر در حوزه مدل سازی مالی پیشرفته تبدیل شد. این کتاب در واقع چکیده ای از تجربیات چندین ساله تدریس روی تسی در دانشگاه شیکاگو است که به دقت و با هدف آموزش مفاهیم بنیادین سری های زمانی مالی به دانشجویان MBA و PhD تدوین شده است. اعتبار بالای دانشگاه شیکاگو در تربیت تحلیل گران مالی و اقتصاددانان برجسته، خود گواه دیگری بر کیفیت و عمق مطالب ارائه شده در این کتاب است.

تسی در این کتاب، تنها به تئوری ها بسنده نمی کند، بلکه با ارائه مثال های متعدد از داده های واقعی مالی، به خواننده کمک می کند تا مفاهیم انتزاعی را در بستر دنیای حقیقی مالی درک کند. این رویکرد، کتاب را برای طیف وسیعی از مخاطبان، از دانشجویان مقاطع تحصیلات تکمیلی در رشته های اقتصاد، مالی و آمار گرفته تا تحلیل گران و متخصصان فعال در موسسات مالی و صندوق های سرمایه گذاری، به اثری ارزشمند تبدیل کرده است. این کتاب راهی هموار برای علاقه مندان به خودآموزی در زمینه آشنایی با سری های زمانی مالی نیز به شمار می رود.

خلاصه جامع فصول کلیدی کتاب: از مبانی تا مدل های پیشرفته

کتاب «تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی روی تسی» خواننده را گام به گام در مسیر درک پیچیدگی های بازارهای مالی هدایت می کند. از مفاهیم پایه ای شروع کرده و به تدریج به مدل های پیشرفته تر می رسد. این یک سفر آموزشی است که در آن، هر فصل به منزله یک ایستگاه مهم برای درک ابعاد مختلف داده های مالی عمل می کند.

فصل اول: سری های زمانی مالی و ویژگی های آن

فصل نخست این کتاب، دروازه ای به سوی دنیای سری های زمانی مالی است. نویسنده در ابتدا به تعریف سری های زمانی می پردازد و تفاوت آن را با داده های مقطعی تبیین می کند. در این بخش، خواننده می آموزد که چگونه ویژگی های خاص داده های مالی، نظیر بازدهی، نوسان پذیری، کشیدگی، چولگی و وابستگی سریالی، آن ها را از سایر انواع داده ها متمایز می سازد.

یکی از نکات کلیدی که تسی در این فصل بر آن تأکید دارد، محدودیت های فرض نرمال بودن توزیع بازدهی ها است. او به این نکته اشاره می کند که در بسیاری از مواقع، بازدهی های مالی از توزیع نرمال پیروی نمی کنند و این مسئله، نیاز به استفاده از توزیع های جایگزین مانند توزیع های پایدار را مطرح می سازد. هرچند که توزیع های پایدار می توانند کشیدگی اضافی را در خود جای دهند، اما پیچیدگی های خاص خود را در مدل سازی آماری دارند.

همچنین، مفاهیم بنیادینی چون خودهمبستگی (Autocorrelation) و همبستگی جزئی (Partial Autocorrelation) به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند. درک این مفاهیم برای شناسایی الگوهای موجود در داده های سری زمانی و انتخاب مدل مناسب، حیاتی است.

ویژگی خاص نوسان یک سهم این است که مستقیماً قابل مشاهده نمی باشد. عدم قابل مشاهده بودن نوسان باعث می شود که ارزیابی پیش بینی عملکرد مدل های ناهمسان شرطی دشوار گردد.

فصل دوم: سری های زمانی خطی و کاربردهای آن

پس از آشنایی با ویژگی های داده های مالی، فصل دوم به معرفی مدل های خطی می پردازد. در این بخش، خواننده با مفهوم اساسی ایستایی (Stationarity) آشنا می شود که سنگ بنای بسیاری از مدل های سری زمانی است. ایستایی به معنای ثابت بودن میانگین، واریانس، و خودهمبستگی داده ها در طول زمان است و درک آن برای اطمینان از اعتبار مدل ها ضروری است.

تسی مدل های خطی پایه را به تفصیل تشریح می کند:

• AR (Autoregressive): مدلی که ارزش فعلی یک متغیر را بر اساس مقادیر گذشته خودش بیان می کند.
• MA (Moving Average): مدلی که ارزش فعلی را بر اساس خطاهای پیش بینی گذشته بیان می کند.
• ARMA (Autoregressive Moving Average): ترکیبی از دو مدل AR و MA.
• ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): مدلی قدرتمندتر که برای داده های غیرایستا نیز کاربرد دارد.

این فصل به روش های شناسایی، تخمین و اعتبارسنجی مدل های خطی می پردازد و راهنمایی های عملی برای انتخاب بهترین مدل بر اساس داده های موجود ارائه می دهد. کاربردهای عملی مدل های خطی در پیش بینی بازدهی و قیمت ها، مانند پیش بینی قیمت سهام یا نرخ ارز، از جمله مباحث مهم این فصل است.

فصل سوم: مدل های ناهمسان شرطی (Heteroskedasticity Models)

شاید یکی از پرکاربردترین و جذاب ترین فصول برای فعالان بازار مالی، همین فصل باشد. در این فصل، تسی به پدیده نوسان پذیری خوشه ای (Volatility Clustering) در بازارهای مالی می پردازد. این پدیده به این معناست که دوره هایی با نوسان بالا، به دنبال خود دوره های نوسان بالا را می آورند و دوره های آرام نیز به همین ترتیب. این ویژگی، نیاز به مدل هایی را مطرح می کند که بتوانند تغییرات واریانس شرطی را در طول زمان مدل سازی کنند.

معرفی مدل های ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) و GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) نقطه عطف این فصل است. این مدل ها به عنوان ابزاری قدرتمند برای مدل سازی نوسان پذیری شناخته می شوند. تسی انواع پیشرفته تر GARCH، مانند EGARCH (Exponential GARCH) و GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH) را نیز بررسی می کند که قابلیت مدل سازی اثر اهرم (Leverage Effect) (یعنی تاثیر اخبار بد بر نوسان پذیری بیشتر از اخبار خوب) را دارند.

این مدل ها کاربردهای فراوانی در مدیریت ریسک (محاسبه VaR – Value at Risk) و ارزش گذاری آپشن ها (Options Pricing) دارند. خواننده با مطالعه این فصل، درکی عمیق از پویایی نوسانات و ابزارهای مدل سازی آن پیدا می کند که برای هر تحلیل گر مالی حیاتی است.

فصل چهارم: مدل های غیرخطی و کاربردهای آن

با پیشرفت در مدل سازی، مشخص می شود که بسیاری از پدیده های مالی، ماهیت غیرخطی دارند و مدل های خطی قادر به توضیح آن ها نیستند. تسی در این فصل به چرایی عدم کفایت مدل های خطی در مواجهه با این پدیده های پیچیده مالی می پردازد.

در این بخش، انواع مدل های غیرخطی معرفی می شوند که شامل موارد زیر هستند:

• Threshold Models (مدل های آستانه ای): این مدل ها فرض می کنند که رفتار سری زمانی بر اساس عبور متغیر از یک آستانه خاص تغییر می کند.
• Markov Switching Models (مدل های تغییر رژیم مارکوف): این مدل ها فرض می کنند که بازار بین رژیم های مختلف (مثلاً رژیم رونق و رکود) جابجا می شود و رفتار آن در هر رژیم متفاوت است.

این فصل با مثال ها و کاربردهای عملی مدل های غیرخطی در تحلیل بازارهای مالی، مانند تشخیص رژیم های بازار یا مدل سازی حباب های قیمتی، به خواننده کمک می کند تا پیچیدگی های بیشتری از رفتار بازار را درک کند. این مدل ها برای capture کردن الگوهایی که در مدل های خطی نادیده گرفته می شوند، ضروری هستند.

فصل پنجم: تجزیه و تحلیل داده های با فراوانی بالا و ریزساختار بازار

با ظهور بازارهای مدرن و سیستم های معاملاتی الکترونیکی، حجم عظیمی از داده های با فرکانس بالا (High-Frequency Data) در دسترس قرار گرفته اند. فصل پنجم روی تسی به اهمیت این داده ها در بازارهای مدرن و چالش های تحلیل آن ها می پردازد.

در این بخش، مفهوم ریزساختار بازار (Market Microstructure) و تاثیر آن بر رفتار قیمت ها و نوسانات، مورد بررسی قرار می گیرد. این حوزه به مطالعه جزئیات فرآیند معاملات، مانند نحوه ورود سفارشات، اثر عمق بازار، و هزینه تراکنش ها می پردازد. یکی از مفاهیم کلیدی معرفی شده در این فصل، نوسان پذیری تحقق یافته (Realized Volatility) است که روش های محاسبه آن با استفاده از داده های با فراوانی بالا تشریح می شود. این مفهوم به تحلیل گران امکان می دهد تا برآورد دقیق تری از نوسانات واقعی بازار در بازه های زمانی کوتاه داشته باشند.

تسی توضیح می دهد که تاثیر داده های با فراوانی بالا بر مدل سازی و پیش بینی چگونه می تواند منجر به پیش بینی های دقیق تر و تصمیم گیری های هوشمندانه تر شود. این بخش، خواننده را با لایه های عمیق تری از رفتار بازار و چگونگی استخراج اطلاعات مفید از داده های حجیم آشنا می سازد.

فصل ششم: مدل های زمان-پیوسته و کاربردهای آن

آخرین فصل از این کتاب مقدماتی، خواننده را با مدل های سری زمانی در زمان پیوسته آشنا می کند. این مدل ها، که معمولاً در حوزه مالی ریاضی مورد استفاده قرار می گیرند، با فرض اینکه تغییرات متغیرها به صورت پیوسته و در هر لحظه زمانی اتفاق می افتند، توسعه یافته اند. این یک تفاوت اساسی با مدل های زمان گسسته (که در فصول قبلی بررسی شدند) است.

مبحث اصلی این فصل، ارتباط این مدل ها با فرمول های ارزش گذاری آپشن مانند بلک-شولز است. فرمول بلک-شولز که برای ارزش گذاری آپشن های اروپایی استفاده می شود، بر پایه مفروضات خاصی در مورد فرآیند حرکت قیمت دارایی پایه در زمان پیوسته بنا شده است. تسی این ارتباط را به وضوح تشریح می کند و نشان می دهد که چگونه می توان از مدل های زمان پیوسته برای درک و مدل سازی پدیده های مالی پیچیده، به ویژه در حوزه مشتقات مالی، بهره برد.

این فصل، چشم اندازی وسیع تر را برای خواننده فراهم می آورد و او را برای ورود به مباحث پیشرفته تر در مالی ریاضی و ارزش گذاری اوراق مشتقه آماده می کند. این مدل ها ابزارهایی قدرتمند برای کسانی هستند که به دنبال دقت بیشتر در مدل سازی ریسک و ارزش گذاری ابزارهای مالی پیچیده می باشند.

مزایا و نقاط قوت برجسته کتاب از دید روی تسی

کتاب روی تسی به حق به یکی از آثار ماندگار و پرطرفدار در حوزه اقتصادسنجی مالی تبدیل شده است. این موفقیت ریشه در چندین نقطه قوت برجسته دارد که آن را از سایر کتب مشابه متمایز می کند. یکی از مهمترین مزایا، تمرکز بر مثال های واقعی و داده های حقیقی است. تسی به جای ارائه صرفاً فرمول ها و اثبات های ریاضی، مفاهیم را در بستر داده های واقعی بازار توضیح می دهد. این رویکرد، درک مفاهیم تئوری را برای خواننده ملموس تر و کاربردی تر می سازد، چرا که می تواند نحوه اعمال مدل ها را در سناریوهای عملی مشاهده کند.

رویکرد عملی گرایانه و کاربردی کتاب، ویژگی دیگری است که به ارزش آن می افزاید. این کتاب تنها به عنوان یک منبع تئوریک عمل نمی کند، بلکه به خواننده مهارت های لازم برای تحلیل سری های زمانی مالی و به کارگیری مدل ها را می آموزد. برای مثال، نحوه شناسایی، تخمین و اعتبارسنجی مدل ها به گونه ای تشریح می شود که خواننده بتواند این فرآیندها را در عمل پیاده سازی کند.

جامعیت در پوشش مفاهیم، از مقدماتی تا پیشرفته، نکته مثبت دیگری است. تسی با دقت فصول را چیدمان کرده است تا خواننده قدم به قدم از مفاهیم پایه مانند ایستایی و خودهمبستگی آغاز کرده و به تدریج به مدل های پیچیده تر نظیر ARCH/GARCH و مدل های غیرخطی و حتی مدل های زمان پیوسته برسد. این ساختار منطقی، کتاب را برای طیف وسیعی از دانشجویان با سطوح مختلف دانش قبلی مناسب می سازد.

همین جامعیت و ساختار آموزشی، مناسب بودن کتاب برای خودآموزی را نیز فراهم می کند. هر فصل به گونه ای مستقل اما مرتبط با فصول دیگر طراحی شده تا خواننده بتواند با پیشروی منظم، به تسلط کافی بر مباحث دست یابد. از سوی دیگر، این کتاب به عنوان یک متن درسی دانشگاهی در بسیاری از رشته های مالی و اقتصادسنجی در سراسر جهان مورد استفاده قرار می گیرد، که خود نشان دهنده اعتبار و کفایت علمی آن است.

این کتاب هم برای دانشجویان و هم افراد خبره و حرفه ای مرجعی ارزشمند است. (Zentralblatt MATH)

کاربردهای عملی مفاهیم کتاب در دنیای واقعی

دانش و مهارت های کسب شده از مطالعه کتاب روی تسی، صرفاً به چارچوب های تئوریک محدود نمی شود، بلکه کاربردهای عمیق و ملموسی در دنیای واقعی مالی دارد. متخصصان و تحلیل گران می توانند با استفاده از مفاهیم و مدل های مطرح شده در این کتاب، به پیش بینی دقیق تر بازدهی و نوسانات دارایی ها بپردازند. در بازارهای پرنوسان امروزی، توانایی درک و پیش بینی نوسانات، یک مزیت رقابتی بزرگ محسوب می شود.

یکی از مهمترین کاربرد سری زمانی در مدیریت ریسک پورتفولیو است. با مدل سازی نوسانات دارایی ها، می توان ریسک یک سبد سرمایه گذاری را به دقت برآورد کرده و برای آن برنامه ریزی کرد. مدل های ARCH و GARCH به طور خاص در این زمینه بسیار مفید هستند و به موسسات مالی کمک می کنند تا ارزش در معرض ریسک (VaR) را محاسبه کرده و استراتژی های مدیریت پورتفولیو (Portfolio Risk Management) خود را بهینه کنند. برای مثال، یک بانک می تواند با استفاده از این مدل ها، میزان سرمایه مورد نیاز برای پوشش ریسک های بازار را تخمین بزند.

همچنین، ارزش گذاری اوراق مشتقه (Derivatives Pricing) یکی دیگر از حوزه هایی است که مفاهیم سری های زمانی در آن نقشی حیاتی ایفا می کنند. مدل های نوسان پذیری و مدل های زمان-پیوسته، پایه ای برای فرمول های پیچیده ارزش گذاری آپشن ها و فیوچرزها فراهم می آورند. درک رفتار نوسان پذیری دارایی پایه برای تعیین قیمت منصفانه یک آپشن ضروری است.

در نهایت، تمامی این کاربردها به تصمیم گیری های سرمایه گذاری هوشمندانه تر منتهی می شوند. چه در سطح یک سرمایه گذار فردی و چه در سطح یک موسسه مالی بزرگ، توانایی تحلیل داده های تاریخی و پیش بینی روندهای آینده، به افزایش سودآوری و کاهش زیان ها کمک شایانی می کند. این کتاب، ابزارهای لازم را برای حرکت در مسیر مدل سازی مالی پیشرفته و اتخاذ تصمیمات آگاهانه در اختیار خواننده قرار می دهد.

مفهوم کلیدی	کاربرد عملی	مثال
مدل های ARCH/GARCH	مدیریت ریسک، محاسبه VaR	تخمین ریسک روزانه سبد سهام
سری های زمانی خطی (ARIMA)	پیش بینی بازدهی دارایی ها	پیش بینی قیمت آتی نفت
ریزساختار بازار	بهبود استراتژی های معاملاتی	بهینه سازی زمان ورود و خروج از معاملات با فرکانس بالا
مدل های زمان-پیوسته	ارزش گذاری اوراق مشتقه	محاسبه ارزش آپشن های بلک-شولز

توصیه ای برای مطالعه: چه کسانی باید این کتاب را بخوانند؟

کتاب «تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی (مقدماتی) (نویسنده روی تسی)» برای طیف وسیعی از علاقه مندان به دنیای مالی و آمار، اثری ارزشمند و ضروری به شمار می رود. اگر شما به دنبال درکی عمیق و کاربردی از چگونگی رفتار بازارهای مالی هستید، این کتاب می تواند چراغ راه شما باشد.

این اثر به طور خاص برای دانشجویان مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا در رشته های اقتصاد، مدیریت مالی، ریاضی، آمار و مهندسی مالی بسیار مفید است. دانشجویانی که در حال گذراندن دروس اقتصادسنجی مالی یا سری های زمانی هستند، این کتاب را به عنوان یک منبع درسی جامع و قابل فهم خواهند یافت. رویکرد آموزشی و مثال های واقعی، فرآیند یادگیری مفاهیم پیچیده را تسهیل می کند.

محققان و پژوهشگران فعال در زمینه اقتصادسنجی مالی، مدل سازی ریسک، و پیش بینی بازارهای مالی نیز از مخاطبان اصلی این کتاب هستند. این خلاصه و همچنین مطالعه نسخه کامل کتاب، به آن ها کمک می کند تا مروری سریع بر مبانی و مدل های پیشرفته سری های زمانی داشته باشند و تحقیقات خود را بر پایه دانشی مستحکم بنا کنند.

تحلیلگران و متخصصان مالی شاغل در موسسات مالی، بانک ها، صندوق های سرمایه گذاری و شرکت های بیمه که مستقیماً با تحلیل داده های مالی، مدیریت پورتفولیو و پیش بینی نوسانات بازار سروکار دارند، می توانند از این کتاب به عنوان یک ابزار عملیاتی برای بهبود تصمیم گیری های خود بهره ببرند. درک صحیح از مدل های ARCH و GARCH و سایر تکنیک های پیش بینی، برای هر متخصص مالی یک مزیت رقابتی مهم است.

در نهایت، برای علاقه مندان به خودآموزی که قصد دارند به صورت مستقل مفاهیم سری های زمانی مالی و کاربردهای آن را بیاموزند، این کتاب یک نقطه شروع عالی است. زبان روان و ساختار منظم آن، یادگیری را لذت بخش می کند. پیشنهاد می شود برای عمیق تر شدن در مباحث، پس از مطالعه این خلاصه، به نسخه کامل کتاب مراجعه کرده و مفاهیم را با استفاده از نرم افزارهای آماری مانند R، Python، EViews یا Stata پیاده سازی کنید. این تجربه عملی، درک شما را به مراتب افزایش خواهد داد.

نتیجه گیری: چرا تحلیل سری های زمانی مالی مهم است؟

در دنیای مالی امروز که با حجم عظیمی از داده ها و نوسانات بی سابقه همراه است، توانایی تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی بیش از هر زمان دیگری حیاتی به نظر می رسد. این دانش، نه تنها به ما کمک می کند تا گذشته بازار را بهتر درک کنیم، بلکه ابزارهایی قدرتمند برای پیش بینی روندهای آتی و مدیریت ریسک در اختیارمان قرار می دهد.

کتاب «تجزیه و تحلیل سری های زمانی مالی (مقدماتی) ( نویسنده روی تسی )» به عنوان یک راهنمای جامع و کاربردی، دریچه ای به این دنیای پیچیده اما جذاب می گشاید. تسی با رویکردی عملی گرایانه و با تکیه بر مثال های واقعی، مفاهیم بنیادین تا مدل های پیشرفته اقتصادسنجی سری های زمانی مالی را به زبانی روشن و قابل فهم تشریح می کند. از شناسایی ویژگی های خاص داده های مالی گرفته تا مدل سازی نوسانات با ARCH و GARCH، و حتی ورود به دنیای مدل های غیرخطی و داده های با فرکانس بالا، این کتاب یک سفر آموزشی کامل را ارائه می دهد.

با تسلط بر مفاهیم این کتاب، دانشجویان، محققان و متخصصان مالی می توانند پیش بینی های دقیق تری داشته باشند، ریسک پورتفولیوهای سرمایه گذاری خود را بهینه سازی کنند، اوراق مشتقه را به درستی ارزش گذاری نمایند و در نهایت، تصمیمات سرمایه گذاری هوشمندانه تری اتخاذ کنند. در واقع، این کتاب نه تنها یک منبع آکادمیک، بلکه یک ابزار کاربردی برای هر کسی است که به دنبال کاوش عمیق تر در دنیای هیجان انگیز داده های مالی است.

از این رو، مطالعه این کتاب (یا حداقل درک عمیق از خلاصه آن) یک گام اساسی برای هر فردی است که می خواهد در حوزه مالی به یک متخصص خبره و قابل اعتماد تبدیل شود و از این ابزارهای قدرتمند برای رسیدن به اهداف مالی خود بهره برداری کند.