黄凤祁的小说作品

《李嘉诚的投资智慧》围绕李嘉诚一生的投资故事展开，从投资策略、投资眼光、投资机会、投资风险、投资理念、投资原则、投资方法、投资方向等八个方面，系统总结梳理了李嘉诚的投资理念与技巧。《李嘉诚的投资智慧》不是一本描述李嘉诚如何发家的记录史，而是一本真真正正剖析李嘉诚内在投资方法和技巧的实用参考。

T+0买卖股票的盈利较高，但T+0的交易方式实现起来比较复杂。本书共分为7章，第1章首先介绍了T+0交易策略的多种实现形式，在接下来的各章节中，分别从特定的分时图、K线图、指标形态、筹码形态等多方面介绍了T+0交易的图表和实现方式。理解这些T+0交易的典型图形，有助于投资者获得更多关于短线交易的信息，提升超短线交易的盈利空间。《T+0典型形态交易实战技法(图解版）》极大的特点是依据图形特征解释股价短线运行规律和T+0交易过程，帮助投资者掌握超短线交易的方式。超短线交易方式不同，投资者一定能从本书中找到适合自己的图形走势和T+0策略。按照图形特征和交易过程买卖股票，投资者可以获得非常高的收益空间。《T+0典型形态交易实战技法(图解版）》以图表为切入口，为广大投资者提供了关于T+0交易的简单实用的策略方法。即便是初学者也能融会贯通地运用T+0交易策略，在股市的实战交易中获得丰厚利润。

在技术分析中，指标的种类多种多样。其实所有的指标都是万变不离其宗，都要归结到一个指标上，那就是MACD指标。《背离技术典型形态交易实战技法》详细介绍了如何通过MACD指标把握股市未来新的运行趋势，锤炼出高胜率的实战交易方法，从而提前做出有利于投资的买卖决策和操作。《背离技术典型形态交易实战技法》共分为9章，以MACD指标为主线，以贴近实战的案例解读MACD指标与股价出现不同形式背离的表现，帮助读者理解典型的背离交易机会。按照交易信号交易股票，投资者不仅可以发现交易机会，而且能够在行情逆转前确认交易时机。《背离技术典型形态交易实战技法》列举的一些指标用法完全颠覆了以往投资者对指标的理解，很多是大众投资者所无法想象的。通过阅读本书，广大股票投资者会让MACD指标真正成为自己手中的利器，获得更大的收益。

《股市T+0交易实战技法（图解升级版）》从股票交易的T+0的选股策略、实现T+0交易形式的方法来综合阐述股票买卖的高效盈利手段。围绕T+0的交易目标，本书分别对分时图T+0、T+0的交易手段、T+0的仓位变化、价格转折点和筹码突破等方面为T+0的交易形式进行详细的阐述。之后是关于经典案例的解读和热点板块T+0的训练，对提升投资者的T+0盈利很有帮助。《股市T+0交易实战技法（图解升级版）》适合广大投资者阅读参考。

T+0买卖股票的盈利较高，但T+0的交易方式实现起来比较复杂。《股市T+0交易实战技法》紧紧围绕股票T+0交易的选股策略和实现T+0交易的方法，综合阐述了股票买卖的高效盈利手段，分别介绍了分时图T+0、T+0交易手段、T+0仓位变化、价格转折点以及筹码与T+0的关系，**后还提供了T+0交易的经典案例和T+0自我训练题。《股市T+0交易实战技法》从易到难，以进阶形式层层讲解，案例丰富多样，分析透彻到位，适合喜欢短线交易的投资者阅读。

《主力操盘行为揭秘》共8章，1～4章从主力操盘的基础知识说起，主要介绍了主力操盘期间的成交量和资金变化，一级价格异动在RSI指标和BIAS指标中的表现。5～8章介绍了主力操盘期间的筹码变化、K线形态特征、黄金分割线的作用以及分时图价格走势，深入地讲解了主力操盘过程。《主力操盘行为揭秘》能够让短线操作的投资者可以掌握主力的操盘意图，并且在主力操盘过程中有的放矢地应对价格变化。本书不仅针对短线交易，投资者也可以在中长期的主力操盘阶段获利，在与主力同步买卖的过程中提升盈利空间。《主力操盘行为揭秘》结构合理、语言通俗易懂、案例真实，具有很强的实战指导性，是广大股票投资者不可或缺的实用参考书。

《建筑施工企业会计核算与纳税实务一本通》是一部针对建筑施工行业会计与税务实务的系统性指导书籍。全书共分为8章，严格遵循最新《企业会计准则》，结合行业实际需求，从基础到进阶逐步展开。书中不仅涵盖建筑施工企业经营全链条的业务内容，包括项目招投标、合同签订、成本核算、工程结算等关键环节，还深入解析了增值税、企业所得税等核心税种的申报与清缴流程。第8章重点聚焦企业所得税汇算清缴，通过案例讲解跨地区经营企业的税务计算、纳税申报表填写技巧及常见风险点，帮助读者应对复杂税务场景。作者采用通俗易懂的语言，辅以大量实践案例和岗位操作指南，使学生和从业人员能够快速掌握理论知识并实现“书本到职场”的无缝对接。本书兼具实用性与权威性，是建筑施工企业管理者、会计人员及职业院校学生的必备参考书。

MACD指标，是中短期波段操作中十分准确的一个指标，因此受到了很多投资者的青睐，但在实际使用MACD指标判断行情时，往往因为投资者自身掌握的关于MACD指标的知识不够全面，所以会造成不准确的现象。