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[匈牙利] Edina，Berlinger，艾迪娜·伯林格 等 著，高蓉 译

图书标签:

• 量化金融
• R语言
• 金融工程
• 投资策略
• 时间序列
• 风险管理
• 计量经济学
• 数据分析
• 机器学习
• 算法交易

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115449825

版次：01

商品编码：12066959

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

页数：266

正文语种：中文

编辑推荐

R语言是数据处理的**工具，将R语言引入金融定量分析可以更好地优化分析过程，高效获取分析结果。
本书是量化金融领域的R语言学习指南，通过阅读本书，读者可以了解核心的R语言建模技巧，掌握量化金融的关键技术。

内容简介

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。它是一个用于统计计算和统计制图的强大工具。
量化金融R语言高级教程通过13章的内容向读者详细介绍了使用R语言实现量化金融的方方面面。本书包括实证金融（第1～4章）、金融工程（第5～7章）、交易策略优化（第8～10章）和银行管理（第10～13章）等主题。
量化金融R语言高级教程的目标读者是那些既熟悉基本金融概念又具有一定编程能力的人。通过阅读本书，读者可以了解R语言与量化金融相关的各类知识和编程技巧。

作者简介

Edina Berlinger拥有布达佩斯考文纽斯大学的博士学位。她是一位助理教授，讲授公司财务、金融学和金融风险管理。她还是大学金融系的领导，也是匈牙利科学院金融分会的主席。她的专业领域涉及信贷系统、风险管理以及网络分析。她已经领导过几个研究项目：学生贷款设计、流动性管理、异质代理模型和系统风险。
“本工作由匈牙利科学院的动量项目（LP-004/2010）支持。”
Ferenc Illés拥有罗兰大学的数学硕士学位。毕业之后的一些年中，他开始研究精算和金融数学，而且他即将开始在布达佩斯考文纽斯大学的博士学习。zui近几年，他在银行业工作。目前他正在开发使用R的统计模型。他的兴趣与大型网络以及计算复杂性有关。
Milán Badics拥有布达佩斯考文纽斯大学的硕士学位。现在，他是一名博士生，并且是PADS博士奖学金项目的成员。他讲授金融计量学，而且他的研究主题是使用数据挖掘方法的时间序列预测、金融信号处理以及利率模型的数值敏感分析。2014年5月，他在由匈牙利证券交易所组织的X. Kochmeister奖项的竞赛中获胜。
ádám Banai从布达佩斯考文纽斯大学得到投资分析和风险管理的硕士学位。他加入了匈牙利国家银行（Magyar Nemzeti Bank，MNB，匈牙利的中央银行）的金融稳定性部门。从2013年起，他成为金融系统分析理事会（MNB）应用研究和压力测试部门的领导。自2011年起，他也是布达佩斯考文纽斯大学的博士生。他的主要研究领域是偿付能力压力测试、资金流动性风险和系统风险。
Gergely Daróczi是一位狂热的R包开发者，并且是一家位于Rapporter的R网络应用公司的创始人和CTO。他同时也在攻读社会学博士学位，并且目前作为R开发者领导在洛杉矶的CARD.com工作。如果算上讲授统计学和从事数据分析项目的几年时间，他大约已经有10年的R编程环境的工作经验。Gergely是《量化金融R语言初级教程》（Introduction to R for Quantitative Finance）的合著者，目前除了一些关于社会科学的杂志文章和报告，他同时还忙于另一本Packt出版社的图书《精通R语言数据分析》（Mastering Data Analysis with R）。他对那本书的贡献是审阅并负责R源代码的格式。
Barbara D?m?t?r是布达佩斯考文纽斯大学金融系的一名助理教授。在2008年开始博士学习之前，她曾为多家跨国银行工作。她的博士论文与公司的套期保值有关。她撰写了关于公司财务、金融风险管理和投资分析的讲义。她的主要研究领域是公司财务、金融风险管理和公司的套期保值。
Gergely Gabler自2014年起是匈牙利国家银行（MNB）金融监管单位的商业模型分析部门领导。在这之前，自2008年起，他曾经是匈牙利Erste银行宏观经济研究部门的领导人。他在2009年毕业于布达佩斯考文纽斯大学，并获得金融数学的硕士学位。自2010年起，他在布达佩斯考文纽斯大学任客座讲师，同时也在MCC学院做高等研究的讲座。他预计会在2015年结束CFA考试，并成为一名持证人。
Dániel Havran是一名匈牙利科学院经济和区域研究中心经济研究所的博士后研究人员。他同时作为布达佩斯考文纽斯大学兼职助理教授，在那里他讲授公司财务（本科、博士）以及信用风险管理（硕士）。在2011年，他获得了布达佩斯考文纽斯大学的经济学博士学位。
“我非常感谢匈牙利科学院博士后奖学金计划的支持。”
Péter Juhász拥有布达佩斯考文纽斯大学的工商管理博士学位，同时也持有CFA证书。作为一名助理教授，他讲授公司财务、商业估值、Excel的VBA编程以及沟通技巧。他的研究领域涉及无形资产的估值、商业表现分析和建模以及政府采购和体育管理。他曾写过一些文章和书的某些章节，主要关于匈牙利公司的财务表现。同时，他也定期为中小企业服务，而且在安永商业学院的EMEA（欧洲、中东和非洲）区域任高级培训师。
István Margitai是CEE（中东欧）区域一家主要银行集团的资产负债管理团队的分析师。他主要处理方法论问题、产品建模以及内部转移定价等主题。在2009年，他开启了在匈牙利的资产负债管理的职业生涯，并收获了战略流动性管理和流动性计划的经验。他在布达佩斯考文纽斯大学主修投资和风险管理。他的研究兴趣是银行业的微观经济学、市场微观结构以及订单驱动市场的流动性。
Balázs Márkus从事金融衍生品工作已经超过10年。他曾经交易过多种类型的衍生品，从碳互换到国债期货的期权。他是布达佩斯Raiffesien银行外汇衍生品部门的领导。他是Pallas Athéné Domus环境科学基金会顾问委员会的一员、匈牙利国家银行的兼职分析师以及一家小型的证券自营和顾问公司Nitokris有限公司的常务董事。目前，他正在布达佩斯考尔纽斯大学攻读动态对冲作用的博士学位，同时他还是那里的一名教学助理。
Péter Medvegyev拥有布达佩斯Marx Károly大学的经济学硕士学位。在1977年毕业之后，他开始了匈牙利管理发展中心的顾问工作。他在1985年获得了经济学博士学位。自1993年开始，他为布达佩斯考文纽斯大学数学系工作。他在考文纽斯大学的教学经历涵盖随机过程、数理金融以及其他多门数学专业课。
Julia Molnár是布达佩斯考文纽斯大学的一名博士学位候选人。她的主要研究兴趣包括金融网络、系统风险以及零售银行业的金融技术创新。自2011年起，她为McKinsey & Company工作，在那里她参与了银行业领域的多项数字和创新研究。
Balázs árpád Sz?cs是布达佩斯考文纽斯大学的金融学博士生，并同时在该大学的金融系任研究助理。他拥有投资分析和风险管理的硕士学位。他的研究兴趣包括zuiyou执行、市场微观结构和日内交易量预测。
ágnes Tuza拥有布达佩斯考文纽斯大学的应用经济学学位，而且是巴黎高等商学院（HEC Paris）的转学生。她的工作经验包括为摩根斯坦利从事结构化产品估值，同时承担波士顿咨询集团的管理顾问一职。她是一名活跃的外汇交易者，并且为Gazdaság电视台拍摄了一个月的投资思想的直播，在节目里她经常用到技术分析，这一主题自她15岁起就开始感兴趣。她曾经是维尔纽斯大学多门金融相关科目的助教。
Tamás Vadász拥有布达佩斯考文纽斯大学的经济学硕士学位。毕业之后，他从事金融服务业的顾问工作。目前，他正在进行金融学博士学位的学习，他的主要研究兴趣包括金融经济学和银行业的风险管理。他在考文纽斯大学教的课程包括金融计量学、投资学和公司财务。
Kata Váradi自2013年起是布达佩斯考文纽斯大学金融系的助理教授。作为金融学学生，Kata毕业于2009年，并在2012年其毕业论文关于匈牙利股票市场的市场流动性风险分析通过答辩，获得了布达佩斯考文纽斯大学的博士学位。她的研究领域是市场流动性、固定收益证券以及医疗保健系统的网络。除了做研究，她也积极从事教学。她主要讲授公司财务、投资学、估值以及跨国金融管理。
ágnes Vidovics-Dancs是一位博士学位候选人，并且是布达佩斯考文纽斯大学的助理教授。此前她的工作是匈牙利政府债务管理局的初级风险管理师。她的主要研究领域是政府债务管理（一般）以及主权危机和违约（特别的）。她持有CEFA和CIIA证书。

目录

第1章　时间序列分析　1
1．1　多元时间序列分析　1
1．1．1　协整　2
1．1．2　向量自回归模型　5
1．1．3　协整VAR和VECM　12
1．2　波动率建模　15
1．2．1　通过rugarch包进行GARCH建模　19
1．2．2　模拟和预测　25
1．3　小结　26
1．4　参考文献　26
第2章　因素模型　28
2．1　套利定价理论　28
2．1．1　实现APT　30
2．1．2　Fama-French三因素模型　30
2．2　在R中建模　31
2．2．1　数据选择　31
2．2．2　通过主成分分析估计APT　33
2．2．3　Fama-French模型估计　35
2．3　小结　42
2．4　参考文献　43
第3章　成交量预测　44
3．1　动机　44
3．2　交易强度　45
3．3　成交量预测模型　46
3．4　R的实现　47
3．4．1　数据　48
3．4．2　载入数据　49
3．4．3　季节成分　51
3．4．4　AR(1)的估计和预测　53
3．4．5　SETAR的估计和预测　54
3．4．6　结果解释　55
3．5　小结　57
3．6　参考文献　58
第4章　大数据—高级分析　59
4．1　由开放资源获取数据　59
4．2　R大数据分析入门　63
4．3　大数据上的K-均值聚类　64
4．3．1　载入大矩阵　65
4．3．2　大数据K-均值聚类分析　66
4．4　大数据线性回归分析　68
4．4．1　载入大数据　69
4．4．2　在大型数据上拟合线性回归模型　70
4．5　小结　70
4．6　参考文献　71
第5章　FX衍生品　72
5．1　术语和记号　72
5．2　货币期权　74
5．3　交换期权　77
5．3．1　二维维纳过程　78
5．3．2　Margrabe公式　80
5．3．3　在R中应用　82
5．4　quanto期权　86
5．4．1　看涨quanto的定价公式　86
5．4．2　在R中对看涨quanto定价　88
5．5　小结　89
5．6　参考文献　89
第6章　利率衍生品和模型　90
6．1　Black模型　90
6．2　Vasicek模型　95
6．3　Cox-Ingersoll-Ross模型　101
6．4　利率模型的参数估计　103
6．5　使用SMFI5包　105
6．6　小结　106
6．7　参考文献　106
第7章　奇异期权　107
7．1　一般定价方法　107
7．2　动态对冲的作用　108
7．3　R如何发挥巨大作用　108
7．4　超越香草期权的概述　109
7．5　希腊字母——返回香草世界的链接　114
7．6　对Double-no-touch期权定价　116
7．7　对Double-no-touch定价的另一种方法　125
7．8　Double-no-touch期权的有效期——一个模拟　126
7．9　嵌入结构产品的奇异期权　133
7．10　小结　137
7．11　参考文献　138
第8章　最优对冲　139
8．1　衍生品的对冲　139
8．1．1　衍生品的市场风险　140
8．1．2　静态delta对冲　140
8．1．3　动态delta对冲　141
8．1．4　比较delta对冲的表现　145
8．2　交易成本存在下的对冲　149
8．2．1　对冲最优化　151
8．2．2　绝对交易成本情形下的最优对冲　152
8．2．3　相对对冲成本情形下的最优对冲　154
8．3　进一步扩展　155
8．4　小结　156
8．5　参考文献　156
第9章　基本面分析　157
9．1　基本面分析基础　157
9．2　收集数据　158
9．3　揭示联系　162
9．4　引入多重变量　163
9．5　区分投资目标　164
9．6　设置分类规则　169
9．7　回测　170
9．8　特定行业投资　174
9．9　小结　177
9．10　参考文献　178
第10章　技术分析、神经网络和对数优化组合　179
10．1　市场有效性　179
10．2　技术分析　180
10．2．1　技术分析工具箱　181
10．2．2　市场　181
10．2．3　绘制图形—比特币　182
10．2．4　内置的指标　185
10．2．5　K线模式：关键反转　187
10．2．6　评估信号和管理头寸　190
10．2．7　关于资金管理的一句话　192
10．2．8　小结　193
10．3　神经网络　193
10．3．1　预测比特币价格　195
10．3．2　策略评价　198
10．4　对数优化组合　199
10．4．1　普遍一致、非参数的投资策略　199
10．4．2　策略的评价　203
10．5　小结　203
10．6　参考文献　203
第11章　资产和负债管理　205
11．1　数据准备　206
11．1．1　数据源的初印象　207
11．1．2　现金流生成器函数　209
11．1．3　准备现金流　211
11．2　利率风险度量　213
11．3　流动性风险度量　216
11．4　无到期日存款的建模　218
11．4．1　贷款利率发展的模型　218
11．4．2　无到期日存款的静态复制　222
11．5　小结　225
11．6　参考文献　226
第12章　资本充足率　227
12．1　巴塞尔协议的原则　227
12．1．1　巴塞尔I　228
12．1．2　巴塞尔II　228
12．1．3　巴塞尔Ⅲ　231
12．2　风险度量　233
12．2．1　解析VaR　235
12．2．2　历史VaR　236
12．2．3　蒙特卡洛模拟　236
12．3　风险分类　238
12．3．1　市场风险　238
12．3．2　信用风险　243
12．3．3　操作风险　247
12．4　小结　249
12．5　参考文献　249
第13章　系统风险　251
13．1　果壳中的系统风险　251
13．2　案例所用的数据集　252
13．3　核心-边缘分解　254
13．3．1　R中的实现　256
13．3．2　结果　257
13．4　模拟方法　258
13．4．1　模拟　258
13．4．2　在R中实现　259
13．4．3　结果　261
13．5　可能的解释和建议　264
13．6　小结　265
13．7　参考文献　265

《量化金融R语言高级教程》 内容简介 本书是一部面向量化金融领域从业者、研究人员及对R语言在金融应用感兴趣的读者的专业技术书籍。在金融市场日益复杂和数据驱动的背景下，掌握先进的量化分析工具和技术至关重要。本书旨在深入探讨如何利用R语言强大的数据处理、统计建模和可视化能力，构建和实现复杂的量化金融策略。 核心内容概览： 本书的编写理念是“由浅入深，理论与实践并重”，力求为读者提供一个系统、全面且具有高度实践指导意义的R语言量化金融学习路径。内容设计上，避开了初学者入门级的R语言基础语法介绍，直接切入金融领域的核心技术与应用。 第一部分：R语言在量化金融中的高级数据处理与管理 在量化金融领域，高质量、结构化的数据是所有分析和模型构建的基石。本部分将聚焦于R语言在处理海量、异构金融数据方面的先进技术。 高效数据获取与清洗： API接口的应用： 详细介绍如何利用R语言中的`quantmod`、`xts`、`zoo`等经典包，以及更现代的`tidyquant`、`purrr`等，高效地从各大金融数据提供商（如Yahoo Finance、Quandary API、Quandl等）抓取日线、分钟线、Tick数据、宏观经济数据、公司财务数据等。重点讲解如何处理API调用中的认证、频率限制、错误处理等问题。 结构化与非结构化数据融合： 探讨如何整合来自不同来源的数据，包括但不限于价格数据、交易量、订单簿信息、新闻文本、社交媒体情绪等。演示如何使用`dplyr`、`data.table`等高效的数据处理包进行数据的连接、合并、去重和转换。 缺失值与异常值处理策略： 深入分析在金融时间序列数据中常见的缺失值（如交易停滞、数据抓取失败）和异常值（如数据录入错误、市场极端波动）的识别与处理方法。介绍插值（线性、样条）、向前填充、向后填充、基于模型预测填充以及基于统计方法的异常值检测（如Z-score、IQR、DBSCAN）和处理技术。 时间序列的特异性处理： 强调金融时间序列数据的特性，如自相关性、异方差性、非平稳性等，并展示R语言中专门处理这些特性的函数和技巧，例如`xts`对象的时间索引对齐、频率转换（日频转周频、月频转年频）等。 大数据处理框架整合： 内存优化技术： 针对大型数据集，介绍R语言内存管理的最佳实践，包括使用`data.table`进行高效的数据操作、避免不必要的对象复制、利用`gc()`函数进行内存回收等。 与外部大数据工具的交互： 讲解如何利用R语言连接和操作Hadoop、Spark等大数据处理平台，例如使用`sparklyr`包与Spark交互，实现大规模金融数据的分布式计算和分析。 第二部分：高级统计建模与机器学习在量化金融中的应用 本部分将超越基础的统计回归，深入探讨一系列在量化金融研究和实践中被广泛应用的先进统计模型和机器学习算法。 时间序列模型精进： GARCH族模型及其扩展： 深入讲解如何使用R中的`fGarch`、`rugarch`等包实现条件异方差模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等），以及如何进行模型诊断、参数估计、条件方差预测，并将其应用于风险度量（如VaR、CVaR）和波动率交易策略。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍状态空间模型的概念及其在金融时间序列分析中的应用，如宏观经济动态、利率期限结构建模。重点讲解卡尔曼滤波算法在估计隐藏状态、模型预测和参数校准中的作用，并展示R语言中的实现。 结构性时间序列模型： 探讨如何使用`bsts`等包构建包含趋势、季节性、周期性以及回归变量的结构性时间序列模型，用于对经济指标或资产价格进行深入分析和预测。 因子模型与协方差矩阵估计： 多因子模型构建与分析： 讲解如何使用R语言实现经典的Fama-French三因子、五因子模型，以及如何构建自定义因子。重点在于因子收益的计算、因子载荷的回归估计、因子模型的解释力检验，并利用`PerformanceAnalytics`等包进行详细的回报与风险分析。 协方差矩阵估计的挑战与方法： 深入讨论在处理大量资产时，传统协方差矩阵估计的“维度灾难”问题。介绍包括但不限于收缩估计（Ledoit-Wolf, Oracle Approximating Shrinkage）、时间序列协方差矩阵估计（EWMA）、因子模型驱动的协方差矩阵估计等方法，并展示R语言实现。重点在于评估不同方法的优劣及其在投资组合构建中的应用。 机器学习算法在金融预测与交易中的实践： 监督学习的应用： 回归模型： 重点讲解如何使用`caret`、`tidymodels`等框架，应用线性回归、岭回归、Lasso回归、支持向量回归（SVR）等模型进行资产价格预测、波动率预测。 分类模型： 演示如何利用逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）等模型预测股票价格的涨跌方向、信用评级、欺诈检测等。 无监督学习的应用： 聚类分析： 讲解如何使用K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法对股票进行分组，发现市场中的投资风格或风险暴露相似的资产，应用于投资组合优化或事件研究。 降维技术： 介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，用于降低金融数据维度，提取关键信息，提高模型效率和解释性，例如在因子发现或高维数据可视化中的应用。 深度学习基础与在金融中的初步探索： 简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）在处理序列数据（如时间序列预测）和非结构化数据（如文本分析）方面的潜力，并提供使用`keras`或`tensorflow`包在R中实现基础模型的示例，如基于LSTM的股价预测。 模型评估与选择： 强调在金融场景下，如何正确地评估和选择模型，包括交叉验证（k-fold CV, time-series CV）、回测（backtesting）的陷阱与最佳实践、性能指标（如MSE, MAE, RMSE, AUC, Sharpe Ratio, Sortino Ratio）的选取与解释。 第三部分：量化策略的开发、回测与优化 本部分将带领读者从数据处理和模型构建，实际迈向量化交易策略的设计、验证和落地。 量化交易策略的设计理念： 策略分类： 介绍不同类型的量化交易策略，如趋势跟随、均值回归、套利（统计套利、配对交易）、事件驱动、高频交易等。 策略构建流程： 详细解析一个量化策略从产生想法、定义交易规则、生成交易信号到执行的完整流程。 高效的回测框架构建与实现： 事件驱动回测引擎： 讲解如何设计一个高效的事件驱动回测引擎，处理不同频率的数据、事件（如市场开/收盘、新闻发布、订单成交），并模拟交易执行。 常用回测包的使用与二次开发： 深入分析`quantstrat`、`PerformanceAnalytics`等经典回测框架的用法，并探讨如何根据自身需求对其进行扩展和定制。 回测中的常见陷阱与对策： 详细剖析前视偏差（look-ahead bias）、过度优化（overfitting）、交易成本（滑点、佣金）影响、数据质量问题等在回测中常见的误区，并提供规避和解决这些问题的实操建议。 绩效评估指标深入： 除了Sharpe Ratio，详细讲解其他关键绩效指标，如Calmar Ratio, Sterling Ratio, Maximum Drawdown, Win Rate, Profit Factor等，以及如何理解和运用这些指标来评估策略的稳健性。 交易成本的建模与优化： 滑点与价格影响建模： 介绍如何根据历史数据和市场流动性信息，对交易中的滑点和价格影响进行建模，从而更真实地模拟交易执行。 佣金与手续费的处理： 讲解如何在回测中准确纳入交易佣金和手续费，以及它们对策略盈利能力的影响。 策略优化与参数调优： 网格搜索与随机搜索： 介绍如何在R中进行策略参数的网格搜索和随机搜索，寻找最优参数组合。 贝叶斯优化与遗传算法： 探讨更高级的优化技术，如贝叶斯优化和遗传算法，用于更高效地探索参数空间，尤其是在参数维度较高时。 稳健性检验： 强调策略优化后必须进行严格的稳健性检验，如参数敏感性分析、蒙特卡洛模拟、不同市场环境下的表现评估，以避免过度优化。 模拟交易与实盘部署的考虑： 交易接口的对接： 介绍R语言如何与券商提供的交易API进行对接，实现策略的自动下单、撤单、持仓查询等功能。 风险管理与止损/止盈机制： 讲解如何在策略层面设计有效的风险控制机制，如止损、止盈、仓位管理、最大回撤限制等。 部署与监控： 简要讨论策略的部署环境选择（云服务器、本地机器），以及如何建立有效的策略运行监控系统。 第四部分：前沿与专题探讨 本部分将对一些新兴的量化金融技术和特定应用领域进行深入探讨，拓展读者的视野。 文本挖掘与自然语言处理在金融中的应用： 情感分析： 讲解如何使用R语言中的`tm`、`quanteda`、`tidytext`等包，对新闻报道、社交媒体文本进行情感分析，提取市场情绪指标，并构建基于情绪的交易信号。 主题模型： 介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型，用于发现文本数据中的隐藏主题，分析公司财报、行业研究报告等，辅助投资决策。 命名实体识别（NER）： 讲解如何识别文本中的金融实体（如公司名称、产品、人物），用于构建知识图谱或事件抽取。 期权定价与交易策略： Black-Scholes模型及其在R中的实现： 介绍期权定价的基本模型，并展示R语言中相关的计算函数。 隐含波动率的计算与分析： 讲解如何从期权价格反推出隐含波动率，以及如何利用隐含波动率进行交易策略（如波动率套利）。 期权 griego（Greeks）的计算与风险管理： 演示如何计算Delta, Gamma, Theta, Vega等希腊字母，并将其应用于期权组合的风险管理。 另类数据与非传统信号的应用： 卫星图像、交易量数据、网络爬虫数据等： 介绍如何获取和处理各类另类数据，并探索其在预测经济活动、公司业绩或市场动向中的潜力。 目标读者： 金融机构的量化分析师、交易员、风险经理： 希望提升R语言在实际工作中的应用能力，构建更高级的量化模型和交易策略。 资产管理公司的投资组合经理： 寻求利用数据驱动的方法优化投资组合，发现新的投资机会。 学术界的研究人员： 致力于量化金融领域的理论研究，需要掌握先进的统计建模和编程技术。 对量化金融感兴趣的资深R语言用户： 希望将R语言技能扩展到金融领域，学习如何将其应用于复杂的金融问题。 有一定R语言基础，但希望深入金融领域的开发者。 本书的特色： 深度与广度并重： 覆盖量化金融的多个关键技术领域，提供深入的理论讲解和广泛的实践指导。 强调实用性： 所有模型和技术均通过R语言代码实例进行演示，读者可以立即上手实践。 面向高级应用： 直接切入R语言在金融领域的复杂应用，跳过基础语法，节省读者时间。 紧跟技术前沿： 包含最新的机器学习和数据科学技术在量化金融中的应用。 注重工程化思维： 强调回测的严谨性、策略的稳健性以及部署的注意事项，培养量化工程能力。 学习本书，您将能够： 熟练运用R语言进行复杂金融数据的获取、清洗、处理和管理。 掌握多种高级时间序列模型、统计模型和机器学习算法，并能将其应用于金融预测和分析。 独立设计、构建、回测和优化复杂的量化交易策略。 理解量化金融领域中的关键挑战，并掌握相应的解决方案。 为应对日益复杂和数据驱动的金融市场做好充分准备。 本书将是您在量化金融领域深入探索R语言强大功能的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远远超出了我最初的预期，它为我提供了一个全面且深入的量化金融R语言学习平台。《量化金融R语言高级教程》的内容组织逻辑性极强，从宏观的量化投资理念到微观的R语言代码实现，层层递进，引人入胜。我之前在自学量化金融时，常常感到知识点零散，难以形成体系，而这本书恰恰解决了我的这一困扰。它以一个完整的量化交易系统为蓝图，逐步展开讲解，让我能够清晰地看到各个环节之间的联系。我特别欣赏书中关于策略回测部分的讲解，作者不仅介绍了各种回测框架和技术，还重点强调了回测的注意事项和潜在的陷阱，这对于避免过度拟合、提升策略的鲁棒性至关重要。书中的案例都非常贴合实际，数据来源也比较容易获取，这使得我在学习过程中能够边学边练，快速巩固知识。而且，作者在讲解过程中，常常会提供一些“为什么”和“如何优化”的思考角度，这极大地激发了我的学习兴趣和主动性。这本书让我从一个R语言的普通使用者，蜕变成了一个能够利用R语言进行复杂量化分析的实践者，这对我未来的职业发展有着不可估量的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我量化交易世界的新篇章！作为一名对金融市场充满好奇，但又苦于不知如何下手的数据分析爱好者，我一直想找到一本既有理论深度又不失实操性的指南。《量化金融R语言高级教程》完全超出了我的预期。它不仅仅是罗列函数和代码，而是循序渐进地构建起一个完整的量化交易分析框架。从基础的R语言数据处理和可视化，到复杂的因子模型构建、回测策略设计，再到风险管理和性能优化，每一个环节都讲解得鞭辟入里。我尤其欣赏作者在讲解理论时，总是能巧妙地结合实际的金融场景，让你在学习理论的同时，也能深刻理解其在金融市场中的应用。例如，在讲解协整关系时，作者并没有枯燥地解释数学公式，而是通过分析不同股票之间的联动性，生动地展示了如何利用这一概念来构建配对交易策略。书中的案例也都非常贴近实际，数据也是可以直接获取或模拟的，这使得我能够亲手复现，并在此基础上进行二次开发，获得了极大的成就感。这本书的语言风格也很讨喜，虽然是高级教程，但作者的讲解清晰易懂，避免了晦涩难懂的专业术语堆砌，让即使是初学者也能快速跟上节奏。我已经迫不及待地想用书中学到的知识去实践我的交易想法了！

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个有着一定R语言基础，但对量化金融理论知之甚少的读者来说，《量化金融R语言高级教程》无疑是一次醍醐灌顶的学习体验。它精准地切入了我的需求，将R语言的强大功能与量化金融的核心概念有机结合，形成了一套行之有效的学习路径。书中的讲解非常注重逻辑性和实用性，避免了空洞的理论叙述。例如，在介绍风险管理时，作者不仅讲解了VaR、CVaR等概念，更重要的是展示了如何利用R语言来计算和监控这些风险指标，并给出相应的应对策略，这让我对量化交易中的风险控制有了更深刻的理解。此外，书中还穿插了一些关于金融市场微观结构、行为金融学等对量化交易有影响的知识点，这些都为我提供了更广阔的视野。我特别喜欢书中的图表分析部分，作者巧妙地利用R语言的绘图功能，将复杂的金融数据可视化，使得趋势、异常值和模式一目了然，这对于我理解和解读市场信号非常有帮助。这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本启发思维、提升实战能力的宝典，让我对未来的量化投资之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我解决了一个长期以来的痛点：如何将零散的金融知识和R语言技能有效整合，并应用于实际的量化交易中。《量化金融R语言高级教程》以其系统性的结构和详实的内容，成为了我量化学习道路上的重要里程碑。书中的逻辑非常严谨，从数据获取、清洗、特征工程，到模型构建、回测、风险评估，每一个环节都衔接得天衣无缝。我尤其赞赏作者在介绍各种量化策略时，并没有仅仅停留在“是什么”，而是深入探讨了“为什么”以及“如何做”。比如，在讲解均值回归策略时，作者不仅给出了代码实现，还详细分析了策略的适用场景、潜在风险以及如何通过参数调整来优化策略表现。此外，书中对R语言在金融量化领域的各种高级应用，如因子投资、事件驱动策略、高频交易数据分析等，都有着深入浅出的讲解，让我对这些曾经只在理论上有所耳闻的领域有了更清晰的认识。书中的代码示例都经过精心设计，简洁高效，并且附有详细的注释，这极大地降低了学习成本，让我能够快速上手并进行修改和扩展。我甚至发现，这本书中的一些方法论，已经可以帮助我解决工作中的一些实际问题，这让我感到非常欣慰。

评分☆☆☆☆☆

读完《量化金融R语言高级教程》，我感觉自己像是被施了魔法，R语言这个强大的工具在我的手中变得灵动起来，金融市场的复杂脉络也仿佛被一一揭示。我曾经尝试过阅读一些国外的量化金融书籍，但往往因为语言障碍和文化差异而难以深入。这本书恰恰弥补了这一空缺，它以中文为载体，用本土化的语言风格，将那些看似高不可攀的量化模型和算法，以一种非常接地气的方式呈现在读者面前。作者在解释复杂概念时，总能从宏观的金融理论出发，层层剥茧，最终落脚到R语言的具体实现。我特别喜欢其中关于时间序列分析的部分，作者不仅仅介绍了ARIMA、GARCH等经典模型，还深入讲解了如何利用R语言进行模型诊断和选择，以及如何处理非平稳序列，这对于理解金融数据的内在规律至关重要。书中的回测模块也让我印象深刻，它详细介绍了如何构建一个能够模拟真实交易环境的回测系统，包括手续费、滑点等因素的考虑，这对于评估策略的真实盈利能力至关重要。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的量化技术，比如机器学习在因子挖掘中的应用，这让我看到了量化金融未来的发展方向。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一本启发思路、提升认知、赋能实践的宝典。

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做活动时买的，很实惠

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价格实惠，组合购买，哈哈哈

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好书就得多花时间看。留着慢慢看，慢慢理解。

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书籍结构脉络清晰，用于数据挖掘很实用！！！

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刚收到，正在看，配送很快

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纸张好，送货快，非常满意！

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活动优惠很好