R的極客理想：量化投資篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張丹 著

圖書標籤:

• R語言
• 量化投資
• 金融工程
• 數據分析
• 算法交易
• 投資策略
• 量化交易
• R編程
• 金融建模
• 技術分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111582977

版次：1

商品编码：12236675

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

編輯推薦

　　

作者是R語言社區領袖，金融和大數據領域跨界專傢，英文版和繁體版將在美國和中國颱灣發行

從金融投資學理論、R語言數據處理、量化投資策略3個維度講解如何將R語言技術應用於金融市場的實操，填補領域空白

內容簡介

　　

本書是《R的極客理想》係列圖書的第3本，前兩本上市後不僅在國內取得瞭不俗的成績，獲得瞭良好的口碑，而且英文版被美國知名的齣版集團CRC引進，在北美市場也獲得瞭讀者的熱捧，本書的英文版和繁體版隨後也會在美國和中國颱灣發行。

　　前兩本關注的是R語言技術本身，本書則更多關注R語言技術在金融投資和量化領域的應用，是當下的熱門。本書填補瞭該領域的空白，而且作者是R語言和金融兩個領域的跨界專傢。
　　
　　

具體內容，全書邏輯上包含三個部分：

第一部分 金融市場與金融理論
　　包括中國金融二級市場大環境的介紹、交易工具的使用、金融産品的交易規則、策略和迴測、基金會計、金融經典理論模型等金融行業的基礎知識，以及用R語言做量化投資的思路和方法。
　　此外，還講解瞭大量的統計知識，包括時間序列、一元綫性迴歸、多元綫性迴歸、自迴歸等統計和計量的模型算法。
　　第二部分 R語言數據處理與高性能計算
　　主要講解瞭R語言與金融相結閤的編程技術，如金融量化程序包的使用、金融數據處理、金融數據模型的構建，量化策略的實現思路，以及R語言處理各種類型的數據的方法和高性能計算等。
　　第三部分 金融策略實戰
　　本書所涉及的金融産品包括股票、期貨、債券、基金、現金管理等，跨越多個金融市場多種金融標的物。
　　此外，還介紹瞭金融市場中的多種交易模型和交易策略，包括基於市場技術指標的量價策略、基於統計理論的套利策略、基於金融産品規則的事件性策略、針對全市場掃描的選股策略，以及高頻交易的擇時策略。

作者簡介

張 丹
資深R語言技術專傢和布道者，國內R語言技術社區的領軍人物之一。從事軟件研發12年，有豐富的互聯網應用架構經驗，在Java、NodeJS、大數據、統計、數據挖掘算法等方麵也有深厚的積纍。
金融大數據專傢，現為中國民生銀行智能投顧項目負責人，熟悉金融二級市場、交易規則和投研體係。
獲得10項SUN及IBM技術認證，2017年被微軟評為MVP。多次在互聯網和數據分析相關技術大會中擔任演講嘉賓，並參與教育部“中科曙光大數據百校工程”項目，為本科生大數據專業設計課程體係。
熱衷分享，著有《R的極客理想——工具篇》《R的極客理想——高級開發篇》（英文版在美國同步發行），以及《數據實踐之美》（閤著）。
QQ群：383275651
個人博客：http://fens.me（Alexa全球排名70k）

精彩書評

　　

毫無疑問，R語言是量化投資中重要的策略開發工具，簡單易用、功能強大，是眾多寬客的必備知識，張丹的這本書是很不錯的入門書，值得推薦。
　　——丁鵬（博士） 中國量化投資學會（CQIA）理事長
　　
　　自2010年股指期貨推齣以來，量化投資以卓越的風險控製能力吸引瞭眾多投資者和從業者的目光。R語言作為量化投資中*常用的工具之一，在該領域擁有眾多擁躉。張丹的這本書，適時地填補瞭量化投資與R語言相結閤的空白，既可以作為教材，又可以作為查詢手冊，非常適閤入門與提高。
　　——徐書楠　因諾資産董事長
　　
　　張丹的這本書，以中國金融二級市場為背景，理論與實戰緊密結閤，非常實用。 特彆是書中介紹的Docker架構，為應用程序的自動化部署提供瞭解決方案。 我從這本書中學到瞭很多知識，強烈建議每個人都把這本書放在書架上，作為量化投資的必讀之書。
　　——陳琪龍 華盛頓大學博士/銓智金融科技閤夥人
　　
　　一個有效的量化投資策略，需要在“模型”“代碼”“實證分析”三者之間反復地來迴推敲。而如何打通這三者之間的關節，*簡單的入門方法就是學習彆人是怎麼做的，再走齣自己的路。本書為“道友”們打開瞭修行的門徑。
　　——黃達 復旦大學管理學院統計學係

目錄

序一

序二

前言

第一部分　金融市場與金融理論

第1章　金融市場概述 2

1.1　R語言為量化而生 2

1.1.1　為什麼是R語言 3

1.1.2　跨界結閤 4

1.1.3　R語言量化工具包 5

1.1.4　實戰應用 6

1.1.5　量化交易平颱係統架構 11

1.2　算法，如何改變命運 13

1.2.1　算法在各個行業的應用 14

1.2.2　投身於哪個行業好 15

1.2.3　金融最靠譜 15

1.3　FinTech金融領域的風口 18

1.3.1　大起大落 19

1.3.2　互聯網已經在並購階段 20

1.3.3　尋找好的行業風口 21

1.3.4　Gartner技術成熟麯綫 21

1.3.5　FinTech金融領域的風口 22

1.4　國內量化投資工具介紹 23

1.4.1　量化交易概況工具 23

1.4.2　證券期貨客戶端 26

1.4.3　金融數據庫 31

1.4.4　互聯網在綫策略平颱 32

1.4.5　量化工具軟件 34

1.4.6　API程序工具 36

1.5　國內低風險交易策略 37

1.5.1　企業債 37

1.5.2　可轉債 39

1.5.3　逆迴購和正迴購 41

1.5.4　現金管理 42

1.5.5　分級基金A 43

1.5.6　期貨 45

第2章　金融理論模型 46

2.1　R語言解讀資本資産定價模型CAPM 46

2.1.1　故事背景 47

2.1.2　資本市場綫 48

2.1.3　資本資産定價模型 52

2.1.4　用R構建投資組閤模型 54

2.1.5　Beta VS Alpha 60

2.2　R語言解讀一元綫性迴歸模型 60

2.2.1　一元綫性迴歸介紹 61

2.2.2　數據集和數學模型 62

2.2.3　迴歸參數估計 64

2.2.4　迴歸方程的顯著性檢驗 66

2.2.5　殘差分析和異常點檢測 67

2.2.6　模型預測 71

2.3　R語言解讀多元綫性迴歸模型 72

2.3.1　多元綫性迴歸介紹 73

2.3.2　多元綫性迴歸建模 73

2.3.3　模型優化 78

2.3.4　案例：黑色係期貨日K綫數據驗證 82

2.4　R語言解讀自迴歸模型 85

2.4.1　自迴歸模型介紹 85

2.4.2　用R語言構建自迴歸模型 86

2.4.3　模型識彆ACF/PACF 88

2.4.4　模型預測 92

第二部分　R語言數據處理與高性能計算

第3章　R語言數據處理 96

3.1　掌握R語言中的apply函數族 96

3.1.1　apply的傢族函數 97

3.1.2　apply函數 98

3.1.3　lapply函數 101

3.1.4　sapply函數 102

3.1.5　vapply函數 104

3.1.6　mapply函數 105

3.1.7　tapply函數 106

3.1.8　rapply函數 108

3.1.9　eapply函數 109

3.2　超高性能數據處理包data.table 111

3.2.1　data.table包介紹 112

3.2.2　data.table包的使用 112

3.2.3　data.table包性能對比 121

3.3　R語言高效的管道操作magrittr 126

3.3.1　magrittr介紹 126

3.3.2　magrittr包的基本使用 127

3.3.3　magrittr包的擴展功能 132

3.4　R語言字符串處理包stringr 134

3.4.1　stringr介紹 135

3.4.2　stringr的API介紹 135

3.5　R語言中文分詞包jiebaR 151

3.5.1　jiebaR包介紹 152

3.5.2　5分鍾上手jiebaR 152

3.5.3　分詞引擎 154

3.5.4　配置詞典 156

3.5.5　停止詞過濾 160

3.5.6　關鍵詞提取 161

第4章　R語言高性能計算 164

4.1　OpenBlas讓R的矩陣計算加速 164

4.1.1　OpenBlas介紹 165

4.1.2　R和OpenBlas的安裝 165

4.1.3　讓R語言加速 169

4.2　R語言跨界調用C++ 171

4.2.1　Rcpp的簡單介紹 172

4.2.2　5分鍾上手Rcpp 172

4.2.3　數據類型轉換 176

4.3　當R語言遇上Docker 186

4.3.1　當R遇上Docker 187

4.3.2　用Docker來管理R的程序 188

第三部分　金融策略實戰

第5章　債券和迴購 196

5.1　瞭解國債 196

5.1.1　國債基本介紹 197

5.1.2　國債的意義 198

5.1.3　記賬式國債 200

5.1.4　國債101308 200

5.1.5　國債的曆史錶現 202

5.2　企業債和企業債套利 205

5.2.1　什麼是企業債？ 206

5.2.2　什麼是公司債? 207

5.2.3　企業債和公司債的區彆 209

5.2.4　企業債統計分析 209

5.2.5　企業債舉例 213

5.2.6　企業債交易操作 214

5.3　可轉債套利實踐 216

5.3.1　可轉債介紹 216

5.3.2　可轉債操作 218

5.3.3　負溢價率套利策略 219

5.4　金融無風險交易工具逆迴購 231

5.4.1　逆迴購簡單介紹 231

5.4.2　逆迴購的品種有哪些？ 232

5.4.3　逆迴購交易 233

5.4.4　正迴購操作 236

5.4.5　央行的公開市場操作 237

第6章　量化投資策略案例 241

6.1　均值迴歸，逆市中的投資機會 241

6.1.1　均值迴歸原理 242

6.1.2　均值迴歸模型和實現 245

6.1.3　量化選股 257

6.2　R語言構建追漲殺跌量化交易模型 262

6.2.1　什麼是追漲殺跌 262

6.2.2　追漲殺跌的建模和實現 265

6.2.3　模型優化 275

6.3　R語言構建配對交易量化模型 279

6.3.1　什麼是配對交易 279

6.3.2　配對交易的模型 280

6.3.3　用R語言實現配對交易 284

6.4　基金會計係統設計和實現 293

6.4.1　基金會計係統介紹 294

6.4.2　資産核算 300

6.4.3　淨值份額核算 300

6.4.4　計算案例 305

6.4.5　會計係統架構 307

6.5　用數據解讀摩羯智投 313

6.5.1　摩羯智投介紹 313

6.5.2　數據收集 315

6.5.3　數據建模分析 317

6.5.4　結論 328

結束語 329

附錄A　Docker環境安裝 330

精彩書摘

　　《R的極客理想：量化投資篇》：2.配對交易操作方法
　　1）組閤篩選：在市場上尋找用於配對的金融産品或者組閤，檢查曆史價格的走勢，判斷是否可以用來進行配對。主要用下麵幾個指標來篩選配對組閤：相關係數、模型計算的均值迴復速度、協整檢驗、基本麵因素等。通過這些指標來尋找齣具有穩定相關關係的組閤。
　　2）風險衡量和動態組閤的構建：計算配對組閤各自的預期收益、預期風險、交易成本；判斷兩個組閤之間的價差服從何種分布；判斷是具有長期均衡特性還是短期均衡特性；價差發生跳躍的頻率等。
　　3）確定交易規則：根據價差的特性，確定交易的頻率（高頻交易還是低頻交易），交易的觸發條件和平倉規則等。
　　4）執行交易及風險控製：除瞭按照交易規則執行外，還必須動態跟蹤價差走勢，如果發現突變，應該及時調整套利模式和交易頻率。
　　3.配對交易缺點
　　統計套利的規則都是基於曆史數據計算的，但曆史不能代錶未來，當市場發生變化模型也會失效。
　　市場對價格進行修復的時間難以準確判斷，隻能根據曆史大緻估計。如果迴歸的時間過長，對套利者的資金使用成本是個考驗，並有可能導緻套利失敗。
　　6.3.2配對交易的模型
　　根據配對交易的原理，我們就可以自己設計配對交易的模型瞭。首先，需要對配對交易涉及的指標進行量化，比如如何選擇不同的兩個具備均衡關係金融産品，什麼時候做多，什麼時候做空，什麼時候平倉等。
　　……

前言/序言

Foreword 序　　一

這是一本以中國金融二級市場為背景，理論與實戰緊密結閤的書籍，實用性非常強，是量化投資必讀之書。

我是通過閱讀張丹的博客——“R的極客理想”的係列文章而與他結緣。精煉的R語言編程風格，讓我看到瞭一個極客對於技術的不懈追求。我買瞭他的兩本書，《R的極客理想——工具篇》和《R的極客理想——高級開發篇》，後來我們進行瞭郵件交流，並通過電話深入地討論瞭一些量化交易的問題。隨後一直保持聯係，也在籌劃一起做全球市場的量化交易。我可以感覺到他是一個有想法的年輕人，願意和他人分享知識，並且有非常紮實的跨學科知識積纍和中國金融市場的交易經驗。

本書涵蓋瞭幾個主題，包括金融市場與金融理論、R語言數據處理與高性能計算、金融策略實戰、量化投資策略案例。

以下是我認為對大傢非常有幫助的知識點：

R語言數據處理和調用C++的章節，對於提升R的性能是非常有用的。

Docker架構現在在金融業非常受歡迎，書中介紹的Docker的用法，為應用程序的自動化部署提供瞭解決方案。

可轉債交易監控係統，是使用R語言的一個很好的例子，它提供瞭一個原型的建模方法，按照這個思路可以擴展到對一般債券交易建立模型。

均衡迴歸和追漲殺跌的量化交易模型，是量化交易的關鍵要素，每個人都應該知道它的原理。

基金會係統的設計和實現，對於資金運作和持倉管理非常有用。

坦白說，在一本書中，能夠提供如此多解決實際問題的方法，是很少見的。我也從這本書中學到瞭很多東西，強烈建議每個人都把這本書放在自己的書架上，作為量化投資必讀之書。

陳琪龍　華盛頓大學博士

銓智金融科技閤夥人（www.quanffett.com）

序　　二Foreword

作為金融統計學科的老師，經常有學生興衝衝地跑上門來問我如何通過金融統計賺錢，我總是迴答他們：如果我會這個，我早就辭職發財去瞭！於是大傢哈哈一笑。

學習金融、統計、數學、計量能不能賺錢？我想大概是能的，否則也不會有文藝復興這樣的公司和James Simons這樣的大神瞭。

本書到底可以帶給讀者什麼呢？是知識，堪比真金白銀的知識。

首先，是金融量化的基礎知識。你可以從本書第一部分學習到金融量化的基礎知識和金融市場的交易規則。書中深入淺齣地剖析瞭資本資産的定價模型，並將R語言與金融市場相結閤，對於金融初學者來說，是入門的精品書籍。

其次，是掌握並運用工具的知識。不管是想通過數據分析發財的，還是像我這樣準備寫幾篇論文的，要進入這一領域，最基本的要求就是能夠“玩得動”數據。金融數據以海量著稱，動輒就是GB、TB的數據量。如何高效地處理大規模的數據，就成瞭數據分析從業人員的基本功。本書第二部分，就是針對“效率”而作。第3章對R語言中常見的數據操作進行整理和歸納，得到一套高效數據處理方法。第4章講解瞭如何通過使用第三方軟件大幅提升R語言的計算效率。至於R語言的專業知識，請參見作者的另外兩本著作《R的極客理想——工具篇》和《R的極客理想——高級開發篇》。

最後，讓技術落地，通過市場來檢驗投資方法的正確性。本書第三部分，教讀者如何編寫交易策略，並讓市場來檢驗交易策略的有效性。跟著書中的4個實踐案例來操作，相信讀者很快就能掌握金融建模的方法，以及對應的R語言代碼。之後，你就可以大膽地試驗自己的投資想法是否有效瞭。

黃達

復旦大學管理學院統計學係

Preface前　　言

為什麼要寫這本書

本書是《R的極客理想》係列叢書的第三本，是將R語言與金融量化投資相結閤的一本書。本書主要的寫作目的是把R語言的技術和實際的金融量化案例結閤起來，讓讀者能切身體會如何把知識變成真正的生産力。

傳統的交易員憑藉多年的交易訓練，每日人工盯盤，觀察市場的變化。一個好的交易員，可以同時觀測幾個金融市場的幾十個交易品種。隨著金融産品的發展，中國市場A股股票已經達到3000多支，債券有7000多支，公募基金接近4000支，還有多種金融衍生品。如此大量的金融産品，已經不能依靠個人之力消化和分析瞭。

通過計算機對全市場進行掃描，從而發現不閤理的定價和交易機會，這樣可以極大地提高交易員的工作效率。一種理想化的設計是讓程序來為我們賺錢，而我們就可以去做自己喜歡的事情瞭。也就是說，讓技術變現，解放我們的生活。

本書中的原創觀點和方法，都是基於理論研究和實踐的成果。實際上，長久以來我也在找這樣一本書，能夠把書本上的理論模型與實際業務相結閤，但並沒有找到，或者並沒有符閤中國市場的實際案例應用，所以隻能自己動手寫一本。本書有點像自己的筆記，我也會經常翻看，讓自己的頭腦始終保持思路清晰。

本書的主要特色

本書撰寫的主要思路是從IT人的角度，通過技術來切入金融市場，進行量化投資。發揮IT人專注學習、樂於分享的精神，藉助互聯網快速傳播知識，打破傳統的金融壁壘。發揮“極客”的創造力，讓知識變成生産力，讓更多有理想的IT人，能夠有機會進入金融行業，推動金融行業的改革和創新。

但這不是一本簡單易懂的書，因為量化投資是跨學科的領域。你需要有多學科的知識儲備，纔能勝任量化投資的工作。要理解和掌握本書的相關內容，可能需要多本書籍的相關知識做支撐。

閱讀本書，不但需要你有R語言的使用經驗，更需要有對金融市場知識的理解。本書主要介紹瞭三部分內容，涵蓋金融市場、統計知識和IT技術。金融市場部分，包括中國金融二級市場環境的介紹、交易工具的使用、金融産品的交易規則、國內機構的投研思路和策略，以及基金會計等金融行業的基礎知識。統計知識部分，包括時間序列、一元綫性迴歸、多元綫性迴歸、自迴歸等統計和計量的模型算法。IT技術部分，就是R語言相關的編程技術、金融量化程序包的使用、金融數據處理、金融數據模型的構建、量化策略的實現思路、R語言代碼的編寫等。

本書的一大特色是使用瞭很多真實案例，以中國的金融市場為背景，讓你可以體會到市場所帶來的波動，國傢宏觀政策對市場的影響，散戶思維與專業投資者的差異，量化思路與主觀思路對於市場的不同理解。

本書是我在實際投資研究中的總結，從金融理論模型、市場特徵檢驗，到數學公式、R語言建模，再到曆史數據迴測、會計資産核算，最後進行實盤交易。通過R語言，可以很簡單地實現我們的投資想法。類似的投資想法其實誰都有，利用IT人的技術優勢，可以真正地將想法與實際操作結閤起來。

本書所涉及的金融産品包括股票、期貨、債券、基金、現金管理等，跨越多個金融市場的多種金融標的物；涉及的交易模型和交易策略，有基於市場技術指標的量價策略，有基於統計理論的套利策略，有基於金融産品規則的事件性策略，有針對全市場掃描的選股策略，也有高頻交易的擇時策略。相信本書會令你感受到金融市場的魅力，以及技術優勢能給我們帶來的價值。

要想深入理解本書的內容，你可能需要像我一樣，不僅有技術的積纍，還要真正地去金融市場實踐，多與行業內的人進行溝通，不斷地學習和思考。

本書讀者對象

本書適閤以下所有R語言工作者：

有計算機背景的軟件工程師

數據分析背景的數據科學傢

金融行業從業者，如券商研究員、分析師、基金經理、寬客（Quant）

金融、統計、數據科學、計算機專業的學生

如何閱讀本書

全書一共6章，分為三個部分：金融市場與金融理論、R語言數據處理與高性能計算、金融策略實戰，書中每一章都是一個大的知識體係。

第一部分是金融市場與金融理論（第1章和第2章），從瞭解金融開始，建立對金融量化認識的基本思路。第1章為全書開篇，主要介紹瞭利用R語言做量化投資的思路和方法。第2章主要介紹瞭金融經典理論模型和R語言的實現方法。

第二部分是R語言數據處理與高性能計算（第3章和第4章），詳細介紹瞭利用R語言進行數據處理的必備工具和使用方法。第3章以R語言數據處理技術為核心，介紹瞭用R語言處理各種類型的數據的方法。第4章講解瞭如何通過3種外部技術來讓R語言的性能達到生産環境的要求。

第三部分是金融策略實戰（第5章和第6章），結閤R語言技術和金融市場規則，解決金融量化領域的實際問題。第5章讓讀者瞭解低風險的投資市場和投資方法，第6章介紹瞭完整的從理論到實踐的投資研究方法。

本書有很多綜閤運用的知識，建議順序閱讀全部章節。書中的一些技術實現，用到瞭筆者前兩本書《R的極客理想——高級開發篇》和《R的極客理想——工具篇》中的知識，有興趣的讀者可以一起閱讀。

勘誤和資源

由於水平有限，加之編寫時間倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評和指正。為此，我為這係列書創建瞭網站（http://fens.me/book），方便與讀者進行溝通。書中的全部源代碼都可以從網站下載，如果在閱讀過程中遇到問題，也可以在網站中留言，我將盡量為你提供滿意的解答。如果你有任何意見和建議，歡迎發郵件至bsspirit@gmail.com，期待能夠得到你的反饋。

緻謝

感謝在我最失意的時候，幫助我度過難關的朋友——北京韆莊智金科技有限責任公司總經理張頌、量子金服CEO劉亞非、民生銀行同事許斌。

感謝所有R語言的讀者，以及社區的各位朋友，讓我們通過R語言認識，並一起把知識傳播下去。

感謝天善智能創始人梁勇為本書提供的贊助和推廣。同時，感謝銓智金融科技閤夥人陳琪龍博士和復旦大學黃達先生為本書作序。

感謝機械工業齣版社華章公司的副總編楊福川和編輯李藝幫助我審閱全部書稿，讓本書得以齣版。

特彆感謝我的愛人一直鼓勵我，最終讓我走齣瞭失意的陰影。感謝我的爸爸、媽媽，感謝你們對我工作上的支持和生活上的照顧！

謹以此書獻給我最親愛的傢人以及眾多的R語言愛好者們！

張丹

《R的極客理想：量化投資篇》：不止於代碼，更在於智慧的投資航程 在這波瀾壯闊的金融市場中，理性與數據是 navigations 最可靠的燈塔。量化投資，作為一種將嚴謹的科學方法與金融決策相結閤的投資模式，正以其獨特的魅力吸引著越來越多的參與者。它摒棄瞭情緒化的乾擾，迴歸到冰冷的數字和模型，試圖在復雜多變的市場中尋找到可循的規律，並據此構建齣穩健的投資策略。《R的極客理想：量化投資篇》，正是一本旨在引導讀者深入理解並實踐量化投資的著作。本書並非一本簡單的代碼教程，它更像是一場精心設計的探索之旅，帶領您從宏觀的投資理念到微觀的技術實現，一步步揭開量化投資的神秘麵紗。 啓航：理解量化投資的本質與魅力 在正式踏上量化投資的實踐之旅前，我們有必要清晰地認識量化投資究竟是什麼。它並非是那些令人望而生畏的復雜算法堆砌，而是一種基於數據分析、統計學原理和計算機科學技術的投資方法論。其核心在於，將投資決策過程中的各種因素，通過量化模型進行描述和量化，從而實現投資策略的客觀化、係統化和自動化。 量化投資的魅力在於其內在的邏輯性和可迴測性。不同於主觀判斷，量化策略的每一次交易決策都遵循預設的規則，這意味著我們可以通過曆史數據來檢驗策略的有效性，瞭解其在不同市場環境下的錶現。這種可追溯性，為投資者的學習和優化提供瞭堅實的基礎。同時，量化投資也強調風險管理，通過精細的因子選擇、倉位控製和止損機製，力求在追求收益的同時，最大限度地降低潛在的損失。 本書的第一部分，將為讀者勾勒齣量化投資的全景圖。我們將深入探討量化投資的起源、發展曆程，以及它與其他投資方式的根本區彆。您將瞭解到，量化投資並非是“萬能藥”，它也有其局限性和挑戰，但正是這些挑戰，驅動著我們不斷去探索更優化的方法。我們將探討構建一個成功的量化投資框架需要考慮的關鍵要素，包括數據獲取、策略設計、迴測驗證、風險控製以及實盤交易等。通過這些基礎性的介紹，讀者能夠建立起對量化投資的整體認知，為後續的學習打下堅實的基礎。 揚帆：R語言——量化投資的強大引擎 在量化投資的實踐中，擁有一套強大的工具至關重要。R語言，憑藉其在統計分析、數據可視化以及豐富的第三方庫支持方麵的卓越錶現，已成為量化投資領域不可或缺的重要工具。本書將堅定地將R語言作為核心實踐語言，引導讀者掌握其在量化投資中的應用。 本書的第二部分，將係統地介紹R語言在量化投資中的應用。我們並非僅僅停留在語法層麵，而是將其與具體的量化任務緊密結閤。您將學會如何使用R語言高效地獲取、清洗和處理金融市場數據，包括股票價格、財務報錶、宏觀經濟指標等。我們將介紹一些常用的R包，如`quantmod`用於數據下載，`dplyr`和`tidyr`用於數據整理，以及`ggplot2`用於數據可視化。 更重要的是，我們將探索如何利用R語言構建各種量化模型。這包括但不限於： 數據探索與可視化： 利用R強大的可視化能力，深入挖掘數據的內在規律，發現潛在的投資機會。例如，通過繪製價格走勢圖、收益率分布圖、相關性矩陣等，直觀地理解市場特徵。 因子構建與分析： 學習如何基於各種理論和數據，構建具有解釋力和預測能力的投資因子。我們將探討不同類型的因子，如價值因子、動量因子、質量因子等，並介紹如何用R語言計算和評估這些因子。 統計建模與預測： 運用R語言中的統計模型，如綫性迴歸、時間序列模型（ARIMA, GARCH等），對市場進行預測和分析。我們將演示如何使用R語言實現這些模型的擬閤、診斷和預測。 機器學習在量化投資中的應用： 隨著機器學習技術的發展，它在量化投資領域展現齣巨大的潛力。本書將介紹如何利用R語言中的機器學習庫（如`caret`、`randomForest`、`xgboost`等）來構建預測模型，例如用於預測股票漲跌、市場趨勢等。 通過這一部分的學習，讀者將能夠熟練運用R語言，將其轉化為量化投資的強大武器，為後續的策略開發和實盤交易做好充分的技術準備。 遠航：構建策略——從理論到實踐的橋梁 量化投資的核心在於策略。本書的第三部分，將是本書的重中之重，我們將帶領讀者深入到量化投資策略的構建與實證環節。在這裏，理論將與實踐真正地融閤，我們將看到R語言是如何為策略的誕生和檢驗提供強大支持的。 我們將從基礎的策略類型開始，逐步深入到更復雜的模型。這包括： 趨勢跟蹤策略： 學習如何利用移動平均綫、MACD等技術指標，識彆市場趨勢並進行交易。我們將演示如何在R語言中實現這些策略，並對其進行迴測。 均值迴歸策略： 探索市場短期內的均值迴歸現象，例如配對交易、統計套利等。我們將學習如何利用協整、z-score等概念，在R語言中構建和迴測這類策略。 因子投資策略： 基於前一部分建立的因子分析基礎，學習如何構建多因子模型，並根據因子的錶現進行資産配置和交易。我們將討論如何優化因子權重，以及如何處理因子失效的風險。 機器學習驅動的策略： 深入探討如何利用機器學習模型進行更復雜的預測，例如基於新聞情感分析、社交媒體情緒預測等。我們將演示如何將這些非結構化數據整閤到R語言的分析流程中，並構建相應的交易信號。 事件驅動策略： 分析特定市場事件（如公司財報發布、政策變動等）對資産價格的影響，並據此製定交易策略。我們將學習如何處理和分析事件數據，並在R語言中實現相應的交易邏輯。 在策略構建的過程中，迴測是不可或缺的一環。本書將詳細介紹如何在R語言中進行有效的策略迴測。我們不僅關注收益率，更會強調迴測的嚴謹性，包括： 數據質量與前視偏差的規避： 確保迴測數據的準確性，並警惕因使用瞭未來信息而産生的“前視偏差”。 交易成本的模擬： 真實的交易並非免費，我們需要在迴測中模擬交易傭金、滑點等成本，以獲得更貼近實際的錶現。 風險指標的分析： 除瞭收益率，我們將重點關注夏普比率、最大迴撤、波動率等風險指標，全麵評估策略的風險收益特徵。 模型過擬閤的診斷與避免： 學習識彆和避免策略在曆史數據上錶現優異，但在未來市場中失效的“過擬閤”現象。 通過這一部分的實踐，讀者將能夠掌握從零開始構建、迴測並評估一個量化投資策略的全過程，這將是邁嚮獨立量化投資的關鍵一步。 風控與實盤：通往成功的最後一步 再完美的策略，也需要有效的風險控製和穩定的實盤執行纔能轉化為真正的盈利。本書的最後一部分，將聚焦於量化投資的實際落地環節。 風險管理策略： 除瞭策略本身內置的風險控製，我們還將探討更宏觀的風險管理體係。這包括如何進行頭寸規模管理，如何設置止損與止盈，以及如何應對極端市場事件。我們將討論在R語言中如何實現動態的風險監控和倉位調整。 交易執行與優化： 瞭解不同類型的訂單（市價單、限價單等）及其適用場景。我們將探討如何通過API接口連接交易平颱，實現自動化交易。同時，我們將討論如何優化交易執行，以降低滑點和交易成本。 策略的迭代與優化： 量化投資並非一成不變，市場在不斷變化，策略也需要持續的監控和優化。我們將討論如何建立一個策略的監控框架，及時發現策略失效的跡象，並根據市場反饋進行調整和升級。 情緒與心理的建設： 盡管量化投資強調理性，但投資者自身的情緒和心理狀態仍然是影響投資成敗的重要因素。我們將探討如何在量化投資的實踐中，保持冷靜和紀律性，避免被情緒左右。 《R的極客理想：量化投資篇》不僅僅是一本書，它更是一個關於探索、實踐與成長的旅程。它旨在賦予讀者掌握量化投資的能力，使其能夠在復雜的金融市場中，以更理性、更科學的方式進行投資決策。本書的讀者群既包括對量化投資充滿好奇的初學者，也包括希望提升自身量化投資技能的進階者。無論您的目標是成為一名獨立的量化交易員，還是希望將量化思維融入您的投資組閤管理，這本書都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一同踏上這段充滿挑戰與機遇的量化投資之旅，用R語言的力量，點亮您的投資智慧。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題“R的極客理想：量化投資篇”讓我充滿期待，尤其是在我嘗試用各種方法理解復雜的金融市場時。我總覺得，量化投資是一種非常理性、也非常高效的投資方式，而R語言作為一種強大的數據分析工具，在量化投資領域必然有著舉足輕重的地位。我希望這本書能夠深入淺齣地講解如何利用R語言來分析金融數據，構建量化交易模型，並進行策略的迴測和優化。我尤其關心書中會不會涉及到一些高級的量化技術，比如機器學習在量化投資中的應用，或者一些更復雜的因子模型。有沒有可能書中會提供一些實際的案例，展示如何用R語言解決量化投資中的實際問題？比如，如何抓取曆史股票數據，如何計算技術指標，如何進行風險評估，以及如何執行交易？我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能夠提供一些實用的代碼片段和操作指南，讓讀者能夠真正地動手實踐。如果這本書能幫助我建立起一套係統的量化投資思維，並掌握一套行之有效的R語言量化工具，那將是一次非常寶貴的學習經曆。

评分☆☆☆☆☆

這套書的封麵設計很有意思，那種經典的科技藍加上一些像素化的元素，一下子就把我拉迴瞭那個充滿代碼和數據的年代。書名“R的極客理想：量化投資篇”聽起來就很有深度，不知道裏麵會探討多少關於R語言在量化投資領域的極限應用，或者是不是會講一些鮮為人知的“黑科技”。我一直對量化投資很感興趣，但總覺得概念比較宏大，實操起來有很多細節需要把握，尤其是編程方麵。這本書如果能深入淺齣地講解如何用R語言構建一個完整的量化投資策略，從數據獲取、清洗、模型選擇、迴測到實盤交易的整個流程，那就太棒瞭。我尤其期待能看到作者在因子選擇、風險管理、以及如何應對市場變化等方麵有什麼獨到的見解。畢竟，量化投資不僅僅是堆砌公式，更重要的是理解市場邏輯和策略的有效性。這本書會不會涉及到一些經典量化策略的實現，比如趨勢跟蹤、均值迴歸、或者更復雜的機器學習模型？如果能有實際的案例分析，並附帶R語言代碼示例，那絕對是學習的寶藏。我很想知道，這本書會把“極客”的精神發揮到什麼程度，是純粹的技術理論，還是包含瞭很多實踐中的“坑”和“竅門”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，以及“R的極客理想：量化投資篇”這個書名，無不透露著一種深度和專業性，讓我對它充滿瞭好奇。我一直認為，量化投資是未來投資的主流方嚮，而R語言作為統計計算和圖形展示的利器，在量化投資領域有著不可替代的作用。我希望這本書能夠詳細介紹如何利用R語言來搭建一套完整的量化投資體係，包括數據獲取、清洗、因子挖掘、策略構建、迴測優化以及風險管理等各個環節。我尤其期待書中能夠深入講解一些前沿的量化技術，比如如何利用機器學習算法來識彆市場模式，或者如何構建復雜的投資組閤。如果有實際的量化策略案例分析，並附帶詳細的R語言代碼實現，那將是我學習的最大動力。我希望這本書能幫助我建立起嚴謹的量化思維，並掌握一套實用的R語言量化工具，讓我能夠在競爭激烈的金融市場中脫穎而齣，實現自己的“量化投資理想”。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的那一刻，我就被它那種沉甸甸的知識感給吸引住瞭。封麵上“R的極客理想：量化投資篇”這幾個字，仿佛在召喚著我深入探索量化交易的奧秘。我一直對金融市場充滿好奇，尤其是那些能夠通過數據和模型來預測市場走嚮的量化策略。這本書如果能帶領我走進R語言的世界，讓我理解如何利用它來構建、迴測和優化各種投資模型，那我將受益匪淺。我特彆希望書中能夠詳細介紹一些實用的量化投資方法，比如如何處理時間序列數據、如何進行特徵工程、如何評估模型的錶現等等。當然，如果能有一些關於如何用R語言實現一些經典的量化交易策略的案例，那絕對是錦上添花瞭。例如，是不是會講解如何用R語言構建一個簡單的動量交易策略，或者一個基於均值迴歸的套利模型？我更關注的是，這本書會不會分享一些作者在量化投資實踐中的經驗和心得，比如如何避免過擬閤、如何處理數據中的噪聲、以及如何根據市場變化調整策略。我非常期待這本書能給我帶來一些“醍醐灌頂”的啓示，讓我對量化投資有一個更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

“R的極客理想：量化投資篇”這個書名，一下就擊中瞭我的心坎。作為一個對編程和金融都充滿熱情的人，我一直渴望能找到一本既能深入講解R語言在量化投資中的應用，又能體現“極客”精神的書。我希望這本書能帶我領略R語言在處理海量金融數據時的強大威力，比如如何高效地進行數據清洗、特徵提取和模型構建。我特彆想知道，書中是否會提供一些具體的量化策略開發流程，從最初的策略構思，到模型的選擇與訓練，再到迴測驗證和風險控製。更重要的是，我期待能看到一些“接地氣”的內容，比如作者是如何在實際投資中應用R語言的，有沒有遇到過什麼棘手的技術難題，又是如何解決的。如果書中能包含一些關於如何用R語言實現諸如阿爾法因子挖掘、資産配置、期權定價等復雜模型的案例，那簡直是太完美瞭。我希望這本書能讓我感受到量化投資的魅力，並為我提供一套行之有效的R語言量化工具箱，讓我能夠真正地將理論付諸實踐。