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R的極客理想(量化投資篇)/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：張丹
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111582977
  • 出版日期：2018/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：339
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    張丹著的《R的極客理想(量化投資篇)》是《R的極客理想》系列圖書的第3本，前兩本上市后不僅在國內取得了不俗的成績，獲得了良好的口碑，而且英文版被美國知名的出版集團CRC引進，在北美市場也獲得了讀者的熱捧，本書的英文版和繁體版隨後也會在美國和中國台灣發行。
    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。本書填補了該領域的空白，而且作者是R語言和金融兩個領域的跨界專家。
    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、金融產品的交易規則、策略和回測、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，還講解了大量的統計知識，包括時間序列、一元線性回歸、多元線性回歸、自回歸等統計和計量的模型演算法。
    第二部分R語言數據處理與高性能計算
    主要講解了R語言與金融相結合的編程技術，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
    本書所涉及的金融產品包括股票、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，還介紹了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、基於金融產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。
作者介紹
張丹
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
  1.1 R語言為量化而生
    1.1.1 為什麼是R語言
    1.1.2 跨界結合
    1.1.3 R語言量化工具包
    1.1.4 實戰應用
    1.1.5 量化交易平台系統架構
  1.2 演算法，如何改變命運
    1.2.1 演算法在各個行業的應用
    1.2.2 投身於哪個行業好
    1.2.3 金融最靠譜
  1.3 FinTech金融領域的風口
    1.3.1 大起大落
    1.3.2 互聯網已經在併購階段
    1.3.3 尋找好的行業風口
    1.3.4 Gartner技術成熟曲線
    1.3.5 FinTech金融領域的風口
  1.4 國內量化投資工具介紹
    1.4.1 量化交易概況工具
    1.4.2 證券期貨客戶端
    1.4.3 金融資料庫
    1.4.4 互聯網在線策略平台
    1.4.5 量化工具軟體
    1.4.6 API程序工具
  1.5 國內低風險交易策略
    1.5.1 企業債
    1.5.2 可轉債
    1.5.3 逆回購和正回購
    1.5.4 現金管理
    1.5.5 分級基金
    1.5.6 期貨
第2章 金融理論模型
  2.1 R語言解讀資本資產定價模型CAPM
    2.1.1 故事背景
    2.1.2 資本市場線
    2.1.3 資本資產定價模型
    2.1.4 用R構建投資組合模型
    2.1.5 Beta VS Alpha
  2.2 R語言解讀一元線性回歸模型
    2.2.1 一元線性回歸介紹
    2.2.2 數據集和數學模型
    2.2.3 回歸參數估計
    2.2.4 回歸方程的顯著性檢驗
    2.2.5 殘差分析和異常點檢測
    2.2.6 模型預測
  2.3 R語言解讀多元線性回歸模型

    2.3.1 多元線性回歸介紹
    2.3.2 多元線性回歸建模
    2.3.3 模型優化
    2.3.4 案例：黑色系期貨日K線數據驗證
  2.4 R語言解讀自回歸模型
    2.4.1 自回歸模型介紹
    2.4.2 用R語言構建自回歸模型
    2.4.3 模型識別ACF/PACF
    2.4.4 模型預測
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
  3.1 掌握R語言中的apply函數族
    3.1.1 apply的家族函數
    3.1.2 apply函數
    3.1.3 lapply函數
    3.1.4 sapply函數
    3.1.5 vapply函數
    3.1.6 mapply函數
    3.1.7 tapply函數
    3.1.8 rapply函數
    3.1.9 eapply函數
  3.2 超高性能數據處理包data.table
    3.2.1 data.table包介紹
    3.2.2 data.table包的使用
    3.2.3 data.table包性能對比
  3.3 R語言高效的管道操作magrittr
    3.3.1 magrittr介紹
    3.3.2 magrittr包的基本使用
    3.3.3 magrittr包的擴展功能
  3.4 R語言字元串處理包stringr
    3.4.1 stringr介紹
    3.4.2 stringr的API介紹
  3.5 R語言中文分詞包jiebaR
    3.5.1 jiebaR包介紹
    3.5.2 5分鐘上手jiebaR
    3.5.3 分詞引擎
    3.5.4 配置詞典
    3.5.5 停止詞過濾
    3.5.6 關鍵詞提取
第4章 R語言高性能計算
  4.1 OpenBlas讓R的矩陣計算加速
    4.1.1 OpenBlas介紹
    4.1.2 R和OpenBlas的安裝
    4.1.3 讓R語言加速
  4.2 R語言跨界調用C++
    4.2.1 Rcpp的簡單介紹
    4.2.2 5分鐘上手Rcpp
    4.2.3 數據類型轉換
  4.3 當R語言遇上Docker
    4.3.1 當R遇上Docker

    4.3.2 用Docker來管理R的程序
第三部分 金融策略實戰
第5章 債券和回購
  5.1 了解國債
    5.1.1 國債基本介紹
    5.1.2 國債的意義
    5.1.3 記賬式國債
    5.1.4 國債101308
    5.1.5 國債的歷史表現
  5.2 企業債和企業債套利
    5.2.1 什麼是企業債？
    5.2.2 什麼是公司債
    5.2.3 企業債和公司債的區別
    5.2.4 企業債統計分析
    5.2.5 企業債舉例
    5.2.6 企業債交易操作
  5.3 可轉債套利實踐
    5.3.1 可轉債介紹
    5.3.2 可轉債操作
    5.3.3 負溢價率套利策略
  5.4 金融無風險交易工具逆回購
    5.4.1 逆回購簡單介紹
    5.4.2 逆回購的品種有哪些？
    5.4.3 逆回購交易
    5.4.4 正回購操作
    5.4.5 央行的公開市場操作
第6章 量化投資策略案例
  6.1 均值回歸，逆市中的投資機會
    6.1.1 均值回歸原理
    6.1.2 均值回歸模型和實現
    6.1.3 量化選股
  6.2 R語言構建追漲殺跌量化交易模型
    6.2.1 什麼是追漲殺跌
    6.2.2 追漲殺跌的建模和實現
    6.2.3 模型優化
  6.3 R語言構建配對交易量化模型
    6.3.1 什麼是配對交易
    6.3.2 配對交易的模型
    6.3.3 用R語言實現配對交易
  6.4 基金會計系統設計和實現
    6.4.1 基金會計系統介紹
    6.4.2 資產核算
    6.4.3 凈值份額核算
    6.4.4 計算案例
    6.4.5 會計系統架構
  6.5 用數據解讀摩羯智投
    6.5.1 摩羯智投介紹
    6.5.2 數據收集
    6.5.3 數據建模分析
    6.5.4 結論

結束語
附錄A Docker環境安裝

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