量化金融R語言高級教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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

圖書標籤:

• 量化金融
• R語言
• 金融工程
• 投資策略
• 時間序列
• 風險管理
• 計量經濟學
• 數據分析
• 機器學習
• 算法交易

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115449825

版次：01

商品編碼：12066959

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

頁數：266

正文語種：中文

編輯推薦

R語言是數據處理的**工具，將R語言引入金融定量分析可以更好地優化分析過程，高效獲取分析結果。
本書是量化金融領域的R語言學習指南，通過閱讀本書，讀者可以瞭解核心的R語言建模技巧，掌握量化金融的關鍵技術。

內容簡介

R語言是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境，是屬於GNU係統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件。它是一個用於統計計算和統計製圖的強大工具。
量化金融R語言高級教程通過13章的內容嚮讀者詳細介紹瞭使用R語言實現量化金融的方方麵麵。本書包括實證金融（第1～4章）、金融工程（第5～7章）、交易策略優化（第8～10章）和銀行管理（第10～13章）等主題。
量化金融R語言高級教程的目標讀者是那些既熟悉基本金融概念又具有一定編程能力的人。通過閱讀本書，讀者可以瞭解R語言與量化金融相關的各類知識和編程技巧。

作者簡介

Edina Berlinger擁有布達佩斯考文紐斯大學的博士學位。她是一位助理教授，講授公司財務、金融學和金融風險管理。她還是大學金融係的領導，也是匈牙利科學院金融分會的主席。她的專業領域涉及信貸係統、風險管理以及網絡分析。她已經領導過幾個研究項目：學生貸款設計、流動性管理、異質代理模型和係統風險。
“本工作由匈牙利科學院的動量項目（LP-004/2010）支持。”
Ferenc Illés擁有羅蘭大學的數學碩士學位。畢業之後的一些年中，他開始研究精算和金融數學，而且他即將開始在布達佩斯考文紐斯大學的博士學習。zui近幾年，他在銀行業工作。目前他正在開發使用R的統計模型。他的興趣與大型網絡以及計算復雜性有關。
Milán Badics擁有布達佩斯考文紐斯大學的碩士學位。現在，他是一名博士生，並且是PADS博士奬學金項目的成員。他講授金融計量學，而且他的研究主題是使用數據挖掘方法的時間序列預測、金融信號處理以及利率模型的數值敏感分析。2014年5月，他在由匈牙利證券交易所組織的X. Kochmeister奬項的競賽中獲勝。
ádám Banai從布達佩斯考文紐斯大學得到投資分析和風險管理的碩士學位。他加入瞭匈牙利國傢銀行（Magyar Nemzeti Bank，MNB，匈牙利的中央銀行）的金融穩定性部門。從2013年起，他成為金融係統分析理事會（MNB）應用研究和壓力測試部門的領導。自2011年起，他也是布達佩斯考文紐斯大學的博士生。他的主要研究領域是償付能力壓力測試、資金流動性風險和係統風險。
Gergely Daróczi是一位狂熱的R包開發者，並且是一傢位於Rapporter的R網絡應用公司的創始人和CTO。他同時也在攻讀社會學博士學位，並且目前作為R開發者領導在洛杉磯的CARD.com工作。如果算上講授統計學和從事數據分析項目的幾年時間，他大約已經有10年的R編程環境的工作經驗。Gergely是《量化金融R語言初級教程》（Introduction to R for Quantitative Finance）的閤著者，目前除瞭一些關於社會科學的雜誌文章和報告，他同時還忙於另一本Packt齣版社的圖書《精通R語言數據分析》（Mastering Data Analysis with R）。他對那本書的貢獻是審閱並負責R源代碼的格式。
Barbara D?m?t?r是布達佩斯考文紐斯大學金融係的一名助理教授。在2008年開始博士學習之前，她曾為多傢跨國銀行工作。她的博士論文與公司的套期保值有關。她撰寫瞭關於公司財務、金融風險管理和投資分析的講義。她的主要研究領域是公司財務、金融風險管理和公司的套期保值。
Gergely Gabler自2014年起是匈牙利國傢銀行（MNB）金融監管單位的商業模型分析部門領導。在這之前，自2008年起，他曾經是匈牙利Erste銀行宏觀經濟研究部門的領導人。他在2009年畢業於布達佩斯考文紐斯大學，並獲得金融數學的碩士學位。自2010年起，他在布達佩斯考文紐斯大學任客座講師，同時也在MCC學院做高等研究的講座。他預計會在2015年結束CFA考試，並成為一名持證人。
Dániel Havran是一名匈牙利科學院經濟和區域研究中心經濟研究所的博士後研究人員。他同時作為布達佩斯考文紐斯大學兼職助理教授，在那裏他講授公司財務（本科、博士）以及信用風險管理（碩士）。在2011年，他獲得瞭布達佩斯考文紐斯大學的經濟學博士學位。
“我非常感謝匈牙利科學院博士後奬學金計劃的支持。”
Péter Juhász擁有布達佩斯考文紐斯大學的工商管理博士學位，同時也持有CFA證書。作為一名助理教授，他講授公司財務、商業估值、Excel的VBA編程以及溝通技巧。他的研究領域涉及無形資産的估值、商業錶現分析和建模以及政府采購和體育管理。他曾寫過一些文章和書的某些章節，主要關於匈牙利公司的財務錶現。同時，他也定期為中小企業服務，而且在安永商業學院的EMEA（歐洲、中東和非洲）區域任高級培訓師。
István Margitai是CEE（中東歐）區域一傢主要銀行集團的資産負債管理團隊的分析師。他主要處理方法論問題、産品建模以及內部轉移定價等主題。在2009年，他開啓瞭在匈牙利的資産負債管理的職業生涯，並收獲瞭戰略流動性管理和流動性計劃的經驗。他在布達佩斯考文紐斯大學主修投資和風險管理。他的研究興趣是銀行業的微觀經濟學、市場微觀結構以及訂單驅動市場的流動性。
Balázs Márkus從事金融衍生品工作已經超過10年。他曾經交易過多種類型的衍生品，從碳互換到國債期貨的期權。他是布達佩斯Raiffesien銀行外匯衍生品部門的領導。他是Pallas Athéné Domus環境科學基金會顧問委員會的一員、匈牙利國傢銀行的兼職分析師以及一傢小型的證券自營和顧問公司Nitokris有限公司的常務董事。目前，他正在布達佩斯考爾紐斯大學攻讀動態對衝作用的博士學位，同時他還是那裏的一名教學助理。
Péter Medvegyev擁有布達佩斯Marx Károly大學的經濟學碩士學位。在1977年畢業之後，他開始瞭匈牙利管理發展中心的顧問工作。他在1985年獲得瞭經濟學博士學位。自1993年開始，他為布達佩斯考文紐斯大學數學係工作。他在考文紐斯大學的教學經曆涵蓋隨機過程、數理金融以及其他多門數學專業課。
Julia Molnár是布達佩斯考文紐斯大學的一名博士學位候選人。她的主要研究興趣包括金融網絡、係統風險以及零售銀行業的金融技術創新。自2011年起，她為McKinsey & Company工作，在那裏她參與瞭銀行業領域的多項數字和創新研究。
Balázs árpád Sz?cs是布達佩斯考文紐斯大學的金融學博士生，並同時在該大學的金融係任研究助理。他擁有投資分析和風險管理的碩士學位。他的研究興趣包括zuiyou執行、市場微觀結構和日內交易量預測。
ágnes Tuza擁有布達佩斯考文紐斯大學的應用經濟學學位，而且是巴黎高等商學院（HEC Paris）的轉學生。她的工作經驗包括為摩根斯坦利從事結構化産品估值，同時承擔波士頓谘詢集團的管理顧問一職。她是一名活躍的外匯交易者，並且為Gazdaság電視颱拍攝瞭一個月的投資思想的直播，在節目裏她經常用到技術分析，這一主題自她15歲起就開始感興趣。她曾經是維爾紐斯大學多門金融相關科目的助教。
Tamás Vadász擁有布達佩斯考文紐斯大學的經濟學碩士學位。畢業之後，他從事金融服務業的顧問工作。目前，他正在進行金融學博士學位的學習，他的主要研究興趣包括金融經濟學和銀行業的風險管理。他在考文紐斯大學教的課程包括金融計量學、投資學和公司財務。
Kata Váradi自2013年起是布達佩斯考文紐斯大學金融係的助理教授。作為金融學學生，Kata畢業於2009年，並在2012年其畢業論文關於匈牙利股票市場的市場流動性風險分析通過答辯，獲得瞭布達佩斯考文紐斯大學的博士學位。她的研究領域是市場流動性、固定收益證券以及醫療保健係統的網絡。除瞭做研究，她也積極從事教學。她主要講授公司財務、投資學、估值以及跨國金融管理。
ágnes Vidovics-Dancs是一位博士學位候選人，並且是布達佩斯考文紐斯大學的助理教授。此前她的工作是匈牙利政府債務管理局的初級風險管理師。她的主要研究領域是政府債務管理（一般）以及主權危機和違約（特彆的）。她持有CEFA和CIIA證書。

目錄

第1章　時間序列分析　1
1．1　多元時間序列分析　1
1．1．1　協整　2
1．1．2　嚮量自迴歸模型　5
1．1．3　協整VAR和VECM　12
1．2　波動率建模　15
1．2．1　通過rugarch包進行GARCH建模　19
1．2．2　模擬和預測　25
1．3　小結　26
1．4　參考文獻　26
第2章　因素模型　28
2．1　套利定價理論　28
2．1．1　實現APT　30
2．1．2　Fama-French三因素模型　30
2．2　在R中建模　31
2．2．1　數據選擇　31
2．2．2　通過主成分分析估計APT　33
2．2．3　Fama-French模型估計　35
2．3　小結　42
2．4　參考文獻　43
第3章　成交量預測　44
3．1　動機　44
3．2　交易強度　45
3．3　成交量預測模型　46
3．4　R的實現　47
3．4．1　數據　48
3．4．2　載入數據　49
3．4．3　季節成分　51
3．4．4　AR(1)的估計和預測　53
3．4．5　SETAR的估計和預測　54
3．4．6　結果解釋　55
3．5　小結　57
3．6　參考文獻　58
第4章　大數據—高級分析　59
4．1　由開放資源獲取數據　59
4．2　R大數據分析入門　63
4．3　大數據上的K-均值聚類　64
4．3．1　載入大矩陣　65
4．3．2　大數據K-均值聚類分析　66
4．4　大數據綫性迴歸分析　68
4．4．1　載入大數據　69
4．4．2　在大型數據上擬閤綫性迴歸模型　70
4．5　小結　70
4．6　參考文獻　71
第5章　FX衍生品　72
5．1　術語和記號　72
5．2　貨幣期權　74
5．3　交換期權　77
5．3．1　二維維納過程　78
5．3．2　Margrabe公式　80
5．3．3　在R中應用　82
5．4　quanto期權　86
5．4．1　看漲quanto的定價公式　86
5．4．2　在R中對看漲quanto定價　88
5．5　小結　89
5．6　參考文獻　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　利率模型的參數估計　103
6．5　使用SMFI5包　105
6．6　小結　106
6．7　參考文獻　106
第7章　奇異期權　107
7．1　一般定價方法　107
7．2　動態對衝的作用　108
7．3　R如何發揮巨大作用　108
7．4　超越香草期權的概述　109
7．5　希臘字母——返迴香草世界的鏈接　114
7．6　對Double-no-touch期權定價　116
7．7　對Double-no-touch定價的另一種方法　125
7．8　Double-no-touch期權的有效期——一個模擬　126
7．9　嵌入結構産品的奇異期權　133
7．10　小結　137
7．11　參考文獻　138
第8章　最優對衝　139
8．1　衍生品的對衝　139
8．1．1　衍生品的市場風險　140
8．1．2　靜態delta對衝　140
8．1．3　動態delta對衝　141
8．1．4　比較delta對衝的錶現　145
8．2　交易成本存在下的對衝　149
8．2．1　對衝最優化　151
8．2．2　絕對交易成本情形下的最優對衝　152
8．2．3　相對對衝成本情形下的最優對衝　154
8．3　進一步擴展　155
8．4　小結　156
8．5　參考文獻　156
第9章　基本麵分析　157
9．1　基本麵分析基礎　157
9．2　收集數據　158
9．3　揭示聯係　162
9．4　引入多重變量　163
9．5　區分投資目標　164
9．6　設置分類規則　169
9．7　迴測　170
9．8　特定行業投資　174
9．9　小結　177
9．10　參考文獻　178
第10章　技術分析、神經網絡和對數優化組閤　179
10．1　市場有效性　179
10．2　技術分析　180
10．2．1　技術分析工具箱　181
10．2．2　市場　181
10．2．3　繪製圖形—比特幣　182
10．2．4　內置的指標　185
10．2．5　K綫模式：關鍵反轉　187
10．2．6　評估信號和管理頭寸　190
10．2．7　關於資金管理的一句話　192
10．2．8　小結　193
10．3　神經網絡　193
10．3．1　預測比特幣價格　195
10．3．2　策略評價　198
10．4　對數優化組閤　199
10．4．1　普遍一緻、非參數的投資策略　199
10．4．2　策略的評價　203
10．5　小結　203
10．6　參考文獻　203
第11章　資産和負債管理　205
11．1　數據準備　206
11．1．1　數據源的初印象　207
11．1．2　現金流生成器函數　209
11．1．3　準備現金流　211
11．2　利率風險度量　213
11．3　流動性風險度量　216
11．4　無到期日存款的建模　218
11．4．1　貸款利率發展的模型　218
11．4．2　無到期日存款的靜態復製　222
11．5　小結　225
11．6　參考文獻　226
第12章　資本充足率　227
12．1　巴塞爾協議的原則　227
12．1．1　巴塞爾I　228
12．1．2　巴塞爾II　228
12．1．3　巴塞爾Ⅲ　231
12．2　風險度量　233
12．2．1　解析VaR　235
12．2．2　曆史VaR　236
12．2．3　濛特卡洛模擬　236
12．3　風險分類　238
12．3．1　市場風險　238
12．3．2　信用風險　243
12．3．3　操作風險　247
12．4　小結　249
12．5　參考文獻　249
第13章　係統風險　251
13．1　果殼中的係統風險　251
13．2　案例所用的數據集　252
13．3　核心-邊緣分解　254
13．3．1　R中的實現　256
13．3．2　結果　257
13．4　模擬方法　258
13．4．1　模擬　258
13．4．2　在R中實現　259
13．4．3　結果　261
13．5　可能的解釋和建議　264
13．6　小結　265
13．7　參考文獻　265

《量化金融R語言高級教程》 內容簡介 本書是一部麵嚮量化金融領域從業者、研究人員及對R語言在金融應用感興趣的讀者的專業技術書籍。在金融市場日益復雜和數據驅動的背景下，掌握先進的量化分析工具和技術至關重要。本書旨在深入探討如何利用R語言強大的數據處理、統計建模和可視化能力，構建和實現復雜的量化金融策略。 核心內容概覽： 本書的編寫理念是“由淺入深，理論與實踐並重”，力求為讀者提供一個係統、全麵且具有高度實踐指導意義的R語言量化金融學習路徑。內容設計上，避開瞭初學者入門級的R語言基礎語法介紹，直接切入金融領域的核心技術與應用。 第一部分：R語言在量化金融中的高級數據處理與管理 在量化金融領域，高質量、結構化的數據是所有分析和模型構建的基石。本部分將聚焦於R語言在處理海量、異構金融數據方麵的先進技術。 高效數據獲取與清洗： API接口的應用： 詳細介紹如何利用R語言中的`quantmod`、`xts`、`zoo`等經典包，以及更現代的`tidyquant`、`purrr`等，高效地從各大金融數據提供商（如Yahoo Finance、Quandary API、Quandl等）抓取日綫、分鍾綫、Tick數據、宏觀經濟數據、公司財務數據等。重點講解如何處理API調用中的認證、頻率限製、錯誤處理等問題。 結構化與非結構化數據融閤： 探討如何整閤來自不同來源的數據，包括但不限於價格數據、交易量、訂單簿信息、新聞文本、社交媒體情緒等。演示如何使用`dplyr`、`data.table`等高效的數據處理包進行數據的連接、閤並、去重和轉換。 缺失值與異常值處理策略： 深入分析在金融時間序列數據中常見的缺失值（如交易停滯、數據抓取失敗）和異常值（如數據錄入錯誤、市場極端波動）的識彆與處理方法。介紹插值（綫性、樣條）、嚮前填充、嚮後填充、基於模型預測填充以及基於統計方法的異常值檢測（如Z-score、IQR、DBSCAN）和處理技術。 時間序列的特異性處理： 強調金融時間序列數據的特性，如自相關性、異方差性、非平穩性等，並展示R語言中專門處理這些特性的函數和技巧，例如`xts`對象的時間索引對齊、頻率轉換（日頻轉周頻、月頻轉年頻）等。 大數據處理框架整閤： 內存優化技術： 針對大型數據集，介紹R語言內存管理的最佳實踐，包括使用`data.table`進行高效的數據操作、避免不必要的對象復製、利用`gc()`函數進行內存迴收等。 與外部大數據工具的交互： 講解如何利用R語言連接和操作Hadoop、Spark等大數據處理平颱，例如使用`sparklyr`包與Spark交互，實現大規模金融數據的分布式計算和分析。 第二部分：高級統計建模與機器學習在量化金融中的應用 本部分將超越基礎的統計迴歸，深入探討一係列在量化金融研究和實踐中被廣泛應用的先進統計模型和機器學習算法。 時間序列模型精進： GARCH族模型及其擴展： 深入講解如何使用R中的`fGarch`、`rugarch`等包實現條件異方差模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH等），以及如何進行模型診斷、參數估計、條件方差預測，並將其應用於風險度量（如VaR、CVaR）和波動率交易策略。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹狀態空間模型的概念及其在金融時間序列分析中的應用，如宏觀經濟動態、利率期限結構建模。重點講解卡爾曼濾波算法在估計隱藏狀態、模型預測和參數校準中的作用，並展示R語言中的實現。 結構性時間序列模型： 探討如何使用`bsts`等包構建包含趨勢、季節性、周期性以及迴歸變量的結構性時間序列模型，用於對經濟指標或資産價格進行深入分析和預測。 因子模型與協方差矩陣估計： 多因子模型構建與分析： 講解如何使用R語言實現經典的Fama-French三因子、五因子模型，以及如何構建自定義因子。重點在於因子收益的計算、因子載荷的迴歸估計、因子模型的解釋力檢驗，並利用`PerformanceAnalytics`等包進行詳細的迴報與風險分析。 協方差矩陣估計的挑戰與方法： 深入討論在處理大量資産時，傳統協方差矩陣估計的“維度災難”問題。介紹包括但不限於收縮估計（Ledoit-Wolf, Oracle Approximating Shrinkage）、時間序列協方差矩陣估計（EWMA）、因子模型驅動的協方差矩陣估計等方法，並展示R語言實現。重點在於評估不同方法的優劣及其在投資組閤構建中的應用。 機器學習算法在金融預測與交易中的實踐： 監督學習的應用： 迴歸模型： 重點講解如何使用`caret`、`tidymodels`等框架，應用綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等模型進行資産價格預測、波動率預測。 分類模型： 演示如何利用邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM）等模型預測股票價格的漲跌方嚮、信用評級、欺詐檢測等。 無監督學習的應用： 聚類分析： 講解如何使用K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法對股票進行分組，發現市場中的投資風格或風險暴露相似的資産，應用於投資組閤優化或事件研究。 降維技術： 介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術，用於降低金融數據維度，提取關鍵信息，提高模型效率和解釋性，例如在因子發現或高維數據可視化中的應用。 深度學習基礎與在金融中的初步探索： 簡要介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）在處理序列數據（如時間序列預測）和非結構化數據（如文本分析）方麵的潛力，並提供使用`keras`或`tensorflow`包在R中實現基礎模型的示例，如基於LSTM的股價預測。 模型評估與選擇： 強調在金融場景下，如何正確地評估和選擇模型，包括交叉驗證（k-fold CV, time-series CV）、迴測（backtesting）的陷阱與最佳實踐、性能指標（如MSE, MAE, RMSE, AUC, Sharpe Ratio, Sortino Ratio）的選取與解釋。 第三部分：量化策略的開發、迴測與優化 本部分將帶領讀者從數據處理和模型構建，實際邁嚮量化交易策略的設計、驗證和落地。 量化交易策略的設計理念： 策略分類： 介紹不同類型的量化交易策略，如趨勢跟隨、均值迴歸、套利（統計套利、配對交易）、事件驅動、高頻交易等。 策略構建流程： 詳細解析一個量化策略從産生想法、定義交易規則、生成交易信號到執行的完整流程。 高效的迴測框架構建與實現： 事件驅動迴測引擎： 講解如何設計一個高效的事件驅動迴測引擎，處理不同頻率的數據、事件（如市場開/收盤、新聞發布、訂單成交），並模擬交易執行。 常用迴測包的使用與二次開發： 深入分析`quantstrat`、`PerformanceAnalytics`等經典迴測框架的用法，並探討如何根據自身需求對其進行擴展和定製。 迴測中的常見陷阱與對策： 詳細剖析前視偏差（look-ahead bias）、過度優化（overfitting）、交易成本（滑點、傭金）影響、數據質量問題等在迴測中常見的誤區，並提供規避和解決這些問題的實操建議。 績效評估指標深入： 除瞭Sharpe Ratio，詳細講解其他關鍵績效指標，如Calmar Ratio, Sterling Ratio, Maximum Drawdown, Win Rate, Profit Factor等，以及如何理解和運用這些指標來評估策略的穩健性。 交易成本的建模與優化： 滑點與價格影響建模： 介紹如何根據曆史數據和市場流動性信息，對交易中的滑點和價格影響進行建模，從而更真實地模擬交易執行。 傭金與手續費的處理： 講解如何在迴測中準確納入交易傭金和手續費，以及它們對策略盈利能力的影響。 策略優化與參數調優： 網格搜索與隨機搜索： 介紹如何在R中進行策略參數的網格搜索和隨機搜索，尋找最優參數組閤。 貝葉斯優化與遺傳算法： 探討更高級的優化技術，如貝葉斯優化和遺傳算法，用於更高效地探索參數空間，尤其是在參數維度較高時。 穩健性檢驗： 強調策略優化後必須進行嚴格的穩健性檢驗，如參數敏感性分析、濛特卡洛模擬、不同市場環境下的錶現評估，以避免過度優化。 模擬交易與實盤部署的考慮： 交易接口的對接： 介紹R語言如何與券商提供的交易API進行對接，實現策略的自動下單、撤單、持倉查詢等功能。 風險管理與止損/止盈機製： 講解如何在策略層麵設計有效的風險控製機製，如止損、止盈、倉位管理、最大迴撤限製等。 部署與監控： 簡要討論策略的部署環境選擇（雲服務器、本地機器），以及如何建立有效的策略運行監控係統。 第四部分：前沿與專題探討 本部分將對一些新興的量化金融技術和特定應用領域進行深入探討，拓展讀者的視野。 文本挖掘與自然語言處理在金融中的應用： 情感分析： 講解如何使用R語言中的`tm`、`quanteda`、`tidytext`等包，對新聞報道、社交媒體文本進行情感分析，提取市場情緒指標，並構建基於情緒的交易信號。 主題模型： 介紹LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主題模型，用於發現文本數據中的隱藏主題，分析公司財報、行業研究報告等，輔助投資決策。 命名實體識彆（NER）： 講解如何識彆文本中的金融實體（如公司名稱、産品、人物），用於構建知識圖譜或事件抽取。 期權定價與交易策略： Black-Scholes模型及其在R中的實現： 介紹期權定價的基本模型，並展示R語言中相關的計算函數。 隱含波動率的計算與分析： 講解如何從期權價格反推齣隱含波動率，以及如何利用隱含波動率進行交易策略（如波動率套利）。 期權 griego（Greeks）的計算與風險管理： 演示如何計算Delta, Gamma, Theta, Vega等希臘字母，並將其應用於期權組閤的風險管理。 另類數據與非傳統信號的應用： 衛星圖像、交易量數據、網絡爬蟲數據等： 介紹如何獲取和處理各類另類數據，並探索其在預測經濟活動、公司業績或市場動嚮中的潛力。 目標讀者： 金融機構的量化分析師、交易員、風險經理： 希望提升R語言在實際工作中的應用能力，構建更高級的量化模型和交易策略。 資産管理公司的投資組閤經理： 尋求利用數據驅動的方法優化投資組閤，發現新的投資機會。 學術界的研究人員： 緻力於量化金融領域的理論研究，需要掌握先進的統計建模和編程技術。 對量化金融感興趣的資深R語言用戶： 希望將R語言技能擴展到金融領域，學習如何將其應用於復雜的金融問題。 有一定R語言基礎，但希望深入金融領域的開發者。 本書的特色： 深度與廣度並重： 覆蓋量化金融的多個關鍵技術領域，提供深入的理論講解和廣泛的實踐指導。 強調實用性： 所有模型和技術均通過R語言代碼實例進行演示，讀者可以立即上手實踐。 麵嚮高級應用： 直接切入R語言在金融領域的復雜應用，跳過基礎語法，節省讀者時間。 緊跟技術前沿： 包含最新的機器學習和數據科學技術在量化金融中的應用。 注重工程化思維： 強調迴測的嚴謹性、策略的穩健性以及部署的注意事項，培養量化工程能力。 學習本書，您將能夠： 熟練運用R語言進行復雜金融數據的獲取、清洗、處理和管理。 掌握多種高級時間序列模型、統計模型和機器學習算法，並能將其應用於金融預測和分析。 獨立設計、構建、迴測和優化復雜的量化交易策略。 理解量化金融領域中的關鍵挑戰，並掌握相應的解決方案。 為應對日益復雜和數據驅動的金融市場做好充分準備。 本書將是您在量化金融領域深入探索R語言強大功能的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

讀完《量化金融R語言高級教程》，我感覺自己像是被施瞭魔法，R語言這個強大的工具在我的手中變得靈動起來，金融市場的復雜脈絡也仿佛被一一揭示。我曾經嘗試過閱讀一些國外的量化金融書籍，但往往因為語言障礙和文化差異而難以深入。這本書恰恰彌補瞭這一空缺，它以中文為載體，用本土化的語言風格，將那些看似高不可攀的量化模型和算法，以一種非常接地氣的方式呈現在讀者麵前。作者在解釋復雜概念時，總能從宏觀的金融理論齣發，層層剝繭，最終落腳到R語言的具體實現。我特彆喜歡其中關於時間序列分析的部分，作者不僅僅介紹瞭ARIMA、GARCH等經典模型，還深入講解瞭如何利用R語言進行模型診斷和選擇，以及如何處理非平穩序列，這對於理解金融數據的內在規律至關重要。書中的迴測模塊也讓我印象深刻，它詳細介紹瞭如何構建一個能夠模擬真實交易環境的迴測係統，包括手續費、滑點等因素的考慮，這對於評估策略的真實盈利能力至關重要。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些前沿的量化技術，比如機器學習在因子挖掘中的應用，這讓我看到瞭量化金融未來的發展方嚮。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本啓發思路、提升認知、賦能實踐的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我量化交易世界的新篇章！作為一名對金融市場充滿好奇，但又苦於不知如何下手的數據分析愛好者，我一直想找到一本既有理論深度又不失實操性的指南。《量化金融R語言高級教程》完全超齣瞭我的預期。它不僅僅是羅列函數和代碼，而是循序漸進地構建起一個完整的量化交易分析框架。從基礎的R語言數據處理和可視化，到復雜的因子模型構建、迴測策略設計，再到風險管理和性能優化，每一個環節都講解得鞭闢入裏。我尤其欣賞作者在講解理論時，總是能巧妙地結閤實際的金融場景，讓你在學習理論的同時，也能深刻理解其在金融市場中的應用。例如，在講解協整關係時，作者並沒有枯燥地解釋數學公式，而是通過分析不同股票之間的聯動性，生動地展示瞭如何利用這一概念來構建配對交易策略。書中的案例也都非常貼近實際，數據也是可以直接獲取或模擬的，這使得我能夠親手復現，並在此基礎上進行二次開發，獲得瞭極大的成就感。這本書的語言風格也很討喜，雖然是高級教程，但作者的講解清晰易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語堆砌，讓即使是初學者也能快速跟上節奏。我已經迫不及待地想用書中學到的知識去實踐我的交易想法瞭！

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個有著一定R語言基礎，但對量化金融理論知之甚少的讀者來說，《量化金融R語言高級教程》無疑是一次醍醐灌頂的學習體驗。它精準地切入瞭我的需求，將R語言的強大功能與量化金融的核心概念有機結閤，形成瞭一套行之有效的學習路徑。書中的講解非常注重邏輯性和實用性，避免瞭空洞的理論敘述。例如，在介紹風險管理時，作者不僅講解瞭VaR、CVaR等概念，更重要的是展示瞭如何利用R語言來計算和監控這些風險指標，並給齣相應的應對策略，這讓我對量化交易中的風險控製有瞭更深刻的理解。此外，書中還穿插瞭一些關於金融市場微觀結構、行為金融學等對量化交易有影響的知識點，這些都為我提供瞭更廣闊的視野。我特彆喜歡書中的圖錶分析部分，作者巧妙地利用R語言的繪圖功能，將復雜的金融數據可視化，使得趨勢、異常值和模式一目瞭然，這對於我理解和解讀市場信號非常有幫助。這本書不僅僅是一本技術教程，更是一本啓發思維、提升實戰能力的寶典，讓我對未來的量化投資之路充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我解決瞭一個長期以來的痛點：如何將零散的金融知識和R語言技能有效整閤，並應用於實際的量化交易中。《量化金融R語言高級教程》以其係統性的結構和詳實的內容，成為瞭我量化學習道路上的重要裏程碑。書中的邏輯非常嚴謹，從數據獲取、清洗、特徵工程，到模型構建、迴測、風險評估，每一個環節都銜接得天衣無縫。我尤其贊賞作者在介紹各種量化策略時，並沒有僅僅停留在“是什麼”，而是深入探討瞭“為什麼”以及“如何做”。比如，在講解均值迴歸策略時，作者不僅給齣瞭代碼實現，還詳細分析瞭策略的適用場景、潛在風險以及如何通過參數調整來優化策略錶現。此外，書中對R語言在金融量化領域的各種高級應用，如因子投資、事件驅動策略、高頻交易數據分析等，都有著深入淺齣的講解，讓我對這些曾經隻在理論上有所耳聞的領域有瞭更清晰的認識。書中的代碼示例都經過精心設計，簡潔高效，並且附有詳細的注釋，這極大地降低瞭學習成本，讓我能夠快速上手並進行修改和擴展。我甚至發現，這本書中的一些方法論，已經可以幫助我解決工作中的一些實際問題，這讓我感到非常欣慰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠遠超齣瞭我最初的預期，它為我提供瞭一個全麵且深入的量化金融R語言學習平颱。《量化金融R語言高級教程》的內容組織邏輯性極強，從宏觀的量化投資理念到微觀的R語言代碼實現，層層遞進，引人入勝。我之前在自學量化金融時，常常感到知識點零散，難以形成體係，而這本書恰恰解決瞭我的這一睏擾。它以一個完整的量化交易係統為藍圖，逐步展開講解，讓我能夠清晰地看到各個環節之間的聯係。我特彆欣賞書中關於策略迴測部分的講解，作者不僅介紹瞭各種迴測框架和技術，還重點強調瞭迴測的注意事項和潛在的陷阱，這對於避免過度擬閤、提升策略的魯棒性至關重要。書中的案例都非常貼閤實際，數據來源也比較容易獲取，這使得我在學習過程中能夠邊學邊練，快速鞏固知識。而且，作者在講解過程中，常常會提供一些“為什麼”和“如何優化”的思考角度，這極大地激發瞭我的學習興趣和主動性。這本書讓我從一個R語言的普通使用者，蛻變成瞭一個能夠利用R語言進行復雜量化分析的實踐者，這對我未來的職業發展有著不可估量的意義。

評分☆☆☆☆☆

得唱好，很不錯

評分☆☆☆☆☆

very good book

評分☆☆☆☆☆

名字高大上，內容適閤小白看。

評分☆☆☆☆☆

可以可以

評分☆☆☆☆☆

蠻快的，態度不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯。

評分☆☆☆☆☆

very good book

評分☆☆☆☆☆

還行吧，不錯，應該是正版，用券更抵。就是不喜歡京東搶券的營銷模式。

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，速度挺快！