量化金融R語言初級教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Gergely，Daróczi，蓋爾蓋伊 等 著，高蓉，李茂 譯

圖書標籤:

• 量化金融
• R語言
• 初級教程
• 金融工程
• 投資策略
• 數據分析
• 統計建模
• 金融市場
• 編程入門
• 量化交易
• 金融科技

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115451231

版次：01

商品編碼：12069905

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

頁數：141

正文語種：中文

編輯推薦

量化金融已經逐漸成為金融領域的熱門話題，並且有望在未來成為一個必然的發展趨勢。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，高效地獲取分析結果。量化金融R語言初級教程 非常適閤R語言新手和想使用R解決金融問題的讀者使用。

內容簡介

R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。它是屬於GNU係統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，是一個用於統計計算和統計製圖的強大工具。
量化金融R語言初級教程 通過9章的內容嚮讀者詳細介紹使用R語言實現量化金融的一些基礎知識和方法，內容包括時間序列分析、投資組閤優化、資産定價模型、固定收益證券、估計利率期限結構、衍生品定價、信用風險管理、極值理論和金融網絡等。
量化金融R語言初級教程 的目標讀者是那些希望通過R語言來解決量化金融問題的讀者，如果讀者具備一定的金融知識，將會對量化金融R語言初級教程 的閱讀有較大的幫助。通過閱讀量化金融R語言初級教程 ，讀者將學習到有關R語言的諸多核心內容，並瞭解R語言在量化金融方麵的各類應用。

作者簡介

Gergely Daróczi是一位社會學博士學位候選人，擁有大約8年R編程的數據管理和分析任務的工作經驗。Gergely數年來在匈牙利的多所大學講授統計學課程並從事數據分析工作，近期他還創建並協調著一個總部位於英國的在綫報告創業公司。後者作為一種服務性平颱，其軟件或者平颱稱為rapporter.net，可以對本書涉及的所有方法和技術提供一個直觀的界麵和接口。他對本書的貢獻是提供瞭量化金融問題和方法的R實現。
Michael Puhle在德國帕紹大學（University of Passau）獲得瞭金融學博士學位。他曾在慕尼黑的安聯資産管理公司（Allianz Global Investors）擔任高級風險控製經理多年，後來在畢馬威金融風險管理（KPMG's Financial Risk Management）部門中擔任管理助理，在那裏他就市場風險模型為銀行提供谘詢。他還是斯普林格齣版社（Springer Publishing）齣版的《債券組閤優化》（Bond Portfolio Optimization）的作者之一。
Edina Berlinger是畢業於布達佩斯考文紐斯大學（Corvinus University of Budapest）的經濟學博士。她是一名助理教授，講授公司金融、投資學和金融風險管理。她還擔任大學金融係的領導職務，也是匈牙利科學院金融分委員會的主席。她的專業涉及學生貸款係統、風險管理，近期又涉及瞭網絡分析領域。在學生貸款設計、流動性管理、異質代理模型和係統風險方麵，她領導過一些研究項目。
Péter Csóka是布達佩斯考文紐斯大學的助理教授，同時也是匈牙利科學院經濟與區域研究中心、博弈論研究組的研究員。2008年，他在馬斯特裏赫特大學（Maastricht University）獲得瞭博士學位。他的研究主題包括風險管理、風險資本配置、博弈論、公司金融以及一般均衡理論。他目前緻力於分析對係統風險和非流動性資産組閤的風險貢獻。他在《運籌研究的數學方法》（Mathematical Methods of Operational Research）、《歐洲運籌研究雜誌》（European Journal of Operational Research）、《博弈與經濟行為》（Games and Economic Behaviour）以及《銀行與金融雜誌》（Journal of Banking and Finance）發錶過論文。他還是布達佩斯金融市場流動性年度會議組織委員會的主席。
Daniel Havran是匈牙利科學院經濟研究所、經濟與區域研究中心的博士後研究員。他還在布達佩斯考文紐斯大學擔任兼職的助理教授，在那裏，他講授公司金融（本科和博士水平）和信用風險管理（碩士水平）的課程。2011年，他在布達佩斯考文紐斯大學獲得瞭經濟學博士學位。他研究的興趣方嚮是公司現金、基金流動性管理以及場外市場的信用衍生品。
Márton Michaletzky在2011年從布達佩斯考文紐斯大學獲得瞭經濟學博士學位。在2000～2003年間，他是協和證券有限公司（Concorde Securities Ltd）的風險經理和宏觀經濟分析師。作為資本市場交易經理，他在匈牙利國傢高速公路管理公司獲得瞭30億歐元的證券化經驗。2012年，他參與瞭一次IPO的準備工作以及匈牙利金融服務提供商的私人配售。在加入DBH投資之前，他是CUB金融係的助理教授。
Zsolt Tulassay在一傢專業的美國投資銀行任量化分析師，從事評估衍生品定價模型相關的工作。在此之前，Zsolt是布達佩斯考文紐斯大學金融係的助理講師，講授衍生品、量化風險管理和金融計量經濟學。Zsolt擁有布達佩斯考文紐斯大學和中歐大學的碩士學位。他研究的興趣方嚮包括衍生品定價、構建收益率麯綫、流動性風險以及異質代理模型。
Kata Váradi自2013年以來一直在布達佩斯考文紐斯大學任金融學的助理教授。2009年，Kata從布達佩斯考文紐斯大學研究生畢業，並於2012年獲得瞭博士學位，她論文的主題是關於匈牙利股票市場的市場流動性風險分析。她的研究領域包括市場流動性、固定收益證券以及醫療係統的網絡。除瞭研究，她對教學也很積極。主要講授公司金融、投資學、估值以及跨國金融管理。
Agnes Vidovics-Dancs是博士學位候選人和布達佩斯考文紐斯大學金融係的助理教授。在此之前，她是匈牙利政府債務管理局的初級風險經理。她的主要研究領域是通常的政府債務管理，特彆是主權危機和違約。

目錄

第1章　時間序列分析 1
1．1　使用時間序列數據　1
1．2　對英國房屋價格建模並預測　5
1．2．1　模型識彆和估計　6
1．2．2　模型診斷檢查　7
1．2．3　預測　9
1．3　協整　9
1．4　波動率建模　13
1．4．1　風險管理的波動率預測　14
1．4．2　檢驗ARCH效應　14
1．4．3　GARCH模型設定　16
1．4．4　GARCH模型估計　16
1．4．5　迴測風險模型　17
1．4．6　預測　20
1．5　小結　21
第2章　投資組閤優化　22
2．1　均方差模型　24
2．2　解的概念　25
2．3　使用真實數據　27
2．4　切綫組閤和資本市場綫　35
2．5　協方差矩陣中的噪聲　36
2．6　如果方差不夠用　37
2．7　小結　37
第3章　資産定價模型　39
3．1　資本資産定價模型　39
3．2　套利定價理論　41
3．3　貝塔估計　42
3．3．1　數據選擇　43
3．3．2　簡單貝塔估計　46
3．3．3　基於綫性迴歸估計貝塔　46
3．4　模型檢驗　50
3．4．1　數據收集　50
3．4．2　對SCL建模　53
3．4．3　檢驗個體方差的解釋能力　55
3．5　小結　57
第4章　固定收益證券　58
4．1　度量固定收益證券的市場風險　58
4．2　固定收益投資組閤的免疫　62
4．2．1　淨值免疫　62
4．2．2　目標日期免疫　63
4．2．3　定製　63
4．3　可轉換債券的定價　63
4．4　小結　67
第5章　估計利率期限結構　68
5．1　利率期限結構與相關函數　68
5．2　估計問題　69
5．3　基於綫性迴歸的期限結構估計　70
5．4　三次樣條迴歸　71
5．5　R函數應用　74
5．6　小結　77
第6章　衍生品定價　78
6．1　Black-Scholes模型　78
6．2　Cox-Ross-Rubinstein模型　81
6．3　兩種模型之間的聯係　84
6．4　希臘字母　86
6．5　隱含波動率　90
6．6　小結　91
第7章　信用風險管理　93
7．1　信用違約模型　94
7．1．1　結構模型　94
7．1．2　強度模型　100
7．2　相關違約——投資組閤方法　102
7．3　遷移矩陣　104
7．4　使用R的信用評分入門　105
7．5　小結　106
第8章　極值理論　107
8．1　理論概覽　108
8．2　應用——保險理賠的建模　109
8．2．1　探索性數據分析　110
8．2．2　理賠的尾部行為　111
8．2．3　閾值的決定　113
8．2．4　對尾部擬閤GPD分布　114
8．2．5　使用擬閤的GPD模型估計分位數　116
8．2．6　使用擬閤的GPD模型計算預期損失　117
8．3　小結　118
第9章　金融網絡　120
9．1　金融網絡的錶示、模擬和可視化　120
9．2　網絡結構的分析和拓撲改變的檢查　125
9．3　對係統風險的貢獻——係統重要性金融機構的識彆　131
9．4　小結　133
參考文獻　135

《量化金融R語言初級教程》是一本專為對量化金融領域感興趣，並希望掌握R語言這一強大統計計算與數據分析工具的初學者設計的入門指南。本書旨在係統地引導讀者從零開始，一步步構建起量化金融的知識體係和實踐能力，無需讀者具備深厚的金融背景或高深的編程基礎。 本書的獨特之處與核心價值： 不同於市麵上許多僅側重理論或僅羅列代碼的教材，《量化金融R語言初級教程》將理論與實踐深度融閤，強調“用R解決實際量化金融問題”的教學理念。本書力求用最直觀、最易懂的方式，將抽象的金融概念具象化，並通過R語言代碼的生動演示，讓讀者親身體驗量化金融分析的全過程。我們相信，隻有在動手實踐中學習，纔能真正掌握知識並觸類旁通。 本書內容概述（不包含具體教程章節，僅闡述其覆蓋的知識領域）： 本書將帶您領略量化金融的迷人世界，從最基礎的概念齣發，逐步深入到核心的分析方法和工具。 第一部分：量化金融的基石——理解數據與工具 在正式進入量化金融的分析之前，紮實的基礎是不可或缺的。這一部分將為您打下堅實的根基。 金融數據的本質與獲取： 您將瞭解量化金融分析所依賴的核心——金融數據。我們將探討不同類型金融數據的特點，例如價格數據（開盤價、最高價、最低價、收盤價）、成交量數據、財務報錶數據、宏觀經濟數據等，以及它們在量化分析中的作用。更重要的是，我們將介紹如何從可靠的渠道獲取這些數據，包括公開數據庫、專業數據提供商（以免費或常用資源為例），並學習如何將這些數據有效地導入R語言環境中進行後續處理。 R語言入門與數據處理： R語言是本書的“語言”。我們將從最基礎的R語言語法、數據類型（嚮量、列錶、數據框、矩陣）和基本操作講起。您將學習如何創建、操作和管理數據，包括數據篩選、排序、閤並、分割等常用技巧。我們將重點介紹R語言在數據清洗和預處理方麵的強大能力，這是進行任何有效分析的關鍵步驟。例如，如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換（如對數轉換、百分比變化計算），以及如何使用R語言強大的包（packages）來簡化這些過程。 可視化在金融分析中的作用： “數據會說話”，而可視化則是讓數據“開口”最有效的方式。您將學習如何利用R語言強大的可視化工具，繪製齣各種有意義的金融圖錶。這包括但不限於： 時間序列圖： 觀察股價、指數隨時間的變化趨勢，識彆周期性、季節性波動。 K綫圖（Candlestick Charts）： 直觀展示日內價格變動，是技術分析的重要工具。 散點圖： 分析不同資産之間的相關性，發現潛在的投資機會。 直方圖與密度圖： 理解收益率的分布特徵，評估風險。 箱綫圖： 比較不同資産或不同時間段的收益率分布。 熱力圖（Heatmaps）： 直觀展示資産之間的相關性矩陣，快速識彆風險集中點。 我們將強調如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶類型，並學習如何調整圖錶的美觀度和信息傳達效率，使之成為您分析過程中的得力助手。 第二部分：量化分析的核心方法——從統計到模型 掌握瞭數據處理和可視化工具後，我們將深入到量化金融的分析核心，學習如何運用統計方法和建立模型來理解和預測金融市場。 描述性統計與收益率分析： 量化金融的首要任務是對資産的錶現進行量化描述。您將學習如何計算和理解常用的統計指標，如均值、中位數、標準差、方差、偏度、峰度等，並理解它們在評估資産風險和收益方麵的含義。我們將重點講解如何計算和分析不同類型的收益率（簡單收益率、對數收益率），以及如何進行收益率的分布擬閤。 相關性與協方差分析： 在投資組閤管理中，資産之間的相關性至關重要。您將學習如何計算資産之間的相關係數和協方差矩陣，理解它們在衡量資産聯動性方麵的作用。這將為構建分散化投資組閤奠定基礎。 時間序列分析基礎： 金融市場數據具有明顯的時間序列特性。我們將介紹時間序列分析的基本概念，如平穩性、自相關性、偏自相關性。您將學習如何識彆和處理金融時間序列中的常見模式，為後續的預測建模打下基礎。 風險度量與管理： 量化金融的核心目標之一是管理風險。您將學習如何量化和度量金融風險，包括： 波動率（Volatility）： 理解標準差和條件波動率（如ARCH/GARCH模型）在風險度量中的應用。 在險價值（Value at Risk, VaR）： 學習如何計算不同方法下的VaR，量化潛在的最大損失。 條件在險價值（Conditional Value at Risk, CVaR）： 瞭解比VaR更全麵的風險度量指標。 壓力測試與情景分析： 學習如何評估極端市場條件下資産組閤的錶現。 投資組閤理論與優化： 馬科維茨的現代投資組閤理論（MPT）是量化金融的基石。您將學習如何構建最優投資組閤，以在給定的風險水平下最大化預期收益，或在給定的預期收益水平下最小化風險。我們將探討如何使用R語言實現均值-方差優化，計算有效前沿，並理解不同資産配置策略的意義。 因子模型與宏觀經濟影響： 金融資産的價格受多種因素影響。您將接觸到因子模型（如CAPM、Fama-French三因子模型）的思想，理解宏觀經濟變量（如利率、通脹、GDP增長率）如何影響金融市場，並學習如何利用R語言進行相關分析和迴歸建模。 第三部分：量化交易策略的初步探索 在掌握瞭基礎的分析方法後，本書將引導您初步探索構建和測試量化交易策略的思路。 技術分析指標的應用： 您將學習如何使用R語言計算和應用常見的技術分析指標，例如移動平均綫（MA）、相對強弱指數（RSI）、MACD等，並瞭解它們在識彆趨勢、動量和超買超賣信號方麵的作用。 簡單的交易規則構建： 基於技術指標或其他分析結果，您將學習如何設計和實現簡單的交易規則，例如“金叉買入，死叉賣齣”等。 迴溯測試（Backtesting）基礎： 量化交易策略的有效性需要在曆史數據上進行驗證，即迴溯測試。您將瞭解迴溯測試的基本流程、評估指標（如夏普比率、最大迴撤、年化收益率等），以及如何使用R語言進行簡單的策略迴測，評估策略的盈利能力和風險。 本書的學習方式與特色： 循序漸進的講解： 本書采用由淺入深、由易到難的結構，確保初學者能夠逐步消化和吸收知識。 代碼示例豐富且實用： 每一章節都配有大量精心設計的R語言代碼示例，這些代碼不僅能運行，而且直接應用於金融數據的分析和建模，讓您能夠立即動手實踐。 概念解釋清晰易懂： 金融術語和理論概念將以通俗易懂的語言進行解釋，並結閤R語言代碼進行演示，幫助讀者建立直觀的理解。 強調實踐能力培養： 本書的核心在於培養讀者的實際操作能力，讓讀者能夠獨立地進行量化金融分析。 引導性的思考題與練習： 每章末尾提供思考題和練習，鼓勵讀者主動探索和鞏固所學知識。 本書適閤的讀者群體： 對量化金融領域充滿好奇，希望瞭解其運作原理的金融從業者（如基金經理、交易員、風險分析師）。 希望提升數據分析能力的金融專業學生，為未來職業發展打下堅實基礎。 對投資和金融市場感興趣，希望運用科學方法進行理性決策的個人投資者。 希望學習一門實用編程語言（R語言）並將其應用於金融領域的程序員或數據科學傢。 任何希望從數據齣發，深入理解金融市場，並掌握量化分析技能的讀者。 通過《量化金融R語言初級教程》，您將不僅僅學會一門編程語言，更重要的是掌握一套科學的分析方法和解決問題的思路，為在瞬息萬變的金融市場中做齣更明智的決策提供強大的工具和支持。我們相信，這本書將是您開啓量化金融之旅的理想起點。

評分☆☆☆☆☆

《量化金融R語言初級教程》在介紹基礎統計模型在金融領域的應用方麵，確實有獨到之處。書中對時間序列分析的一些經典模型，例如ARIMA模型，進行瞭清晰的講解，並提供瞭相應的R語言實現代碼。作者並非照搬理論，而是結閤瞭金融時間序列數據的特性，講解瞭如何檢驗模型的假設、如何進行參數估計以及如何解讀模型的輸齣。我特彆受益於書中關於模型診斷的部分，例如如何檢查殘差的平穩性和自相關性，這對於評估模型的有效性至關重要。此外，教程還觸及瞭貝葉斯統計在金融建模中的初步應用，雖然隻是入門級彆，但已經足以讓我窺見其在風險管理和資産定價方麵的潛力。這種從理論到實踐的順暢過渡，讓我對如何運用統計工具來量化金融市場充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常親切，閱讀起來沒有絲毫的壓迫感。作者仿佛是一位經驗豐富的導師，耐心細緻地引導著我這個初學者一步步走進量化金融的世界。我尤其欣賞書中對於一些核心概念的解釋，比如“夏普比率”和“最大迴撤”，作者都用非常生動形象的比喻和通俗易懂的語言進行闡述，避免瞭枯燥的數學公式堆砌。即使是對於一些相對復雜的統計學理論，作者也總是會先給齣直觀的理解，然後再逐步引入R語言的實現。每當我在學習過程中遇到睏惑時，翻閱書中的章節，總能找到清晰的解答，仿佛作者早已預料到我的問題。這種“以人為本”的教學方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠在一個輕鬆愉快的氛圍中，逐漸掌握量化金融的精髓，並熟練運用R語言進行實踐。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀《量化金融R語言初級教程》之前，我對R語言在金融領域的應用知之甚少，甚至有些畏懼。但這本書徹底改變瞭我的看法。它的章節安排非常閤理，從最基礎的R語言安裝和環境配置講起，一步步引導讀者熟悉R的各種數據結構（嚮量、列錶、數據框等）以及常用的操作符和函數。我尤其贊賞作者在講解過程中穿插的大量實際金融案例，比如如何用R獲取曆史股票行情，如何計算股票收益率，以及如何進行簡單的風險度量，如波動率的計算。這些案例不僅讓抽象的理論變得生動形象，也讓我看到瞭R語言在解決實際金融問題中的強大能力。書中的代碼示例清晰明瞭，易於復製和修改，我經常在本地環境中運行這些代碼，親手體驗每一個操作帶來的結果。這本教程的優勢在於它能夠將復雜的量化金融概念，通過R語言這個工具，以一種易於理解和上手的方式呈現給讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本《量化金融R語言初級教程》給我留下瞭非常深刻的印象，尤其是在它對金融數據處理的詳盡介紹方麵。書中從R語言的基礎語法開始，循序漸進地講解瞭如何導入、清洗和整理各類金融時間序列數據，例如股票價格、交易量、利率等。我特彆欣賞作者在數據清洗部分的處理方式，提供瞭多種實用的函數和技巧來處理缺失值、異常值和數據格式不一緻等常見問題，這對於剛接觸量化金融的研究者來說是至關重要的。書中還詳細介紹瞭如何利用R語言強大的可視化能力來探索數據，通過繪製摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，直觀地展現數據的分布特徵、趨勢和相關性，這使得我對數據的理解更加深入。此外，它還涉及瞭一些基礎的統計分析方法，例如移動平均、滾動相關性等，這些都是構建簡單量化策略的基石。雖然我尚未深入到書中關於模型構建的部分，但僅就數據處理和探索性分析的這部分內容，就足以讓我感到受益匪淺，為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我被《量化金融R語言初級教程》中關於金融數據可視化部分的豐富內容深深吸引。作者不僅僅是簡單地羅列瞭R語言繪圖函數，而是深入講解瞭如何根據不同的分析目的來選擇和調整可視化圖錶。例如，在展示股票價格趨勢時，書中詳細介紹瞭如何添加移動平均綫、布林帶等技術指標，並對圖錶的顔色、綫型、標簽進行瞭精細化設置，使得圖錶既美觀又信息量十足。此外，書中還展示瞭如何繪製K綫圖、成交量柱狀圖等專業金融圖錶，並解釋瞭這些圖錶所蘊含的交易信息。更讓我驚喜的是，教程還涉及瞭如何利用R語言創建交互式圖錶，通過鼠標懸停查看具體數據，或者通過滑塊調整時間窗口，這極大地增強瞭用戶體驗和數據探索的靈活性。對於我這樣希望通過直觀方式理解金融市場動態的讀者來說，這部分內容無疑是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯

評分☆☆☆☆☆

不是特彆滿意吧，許多東西都是一帶而過，就是些例子代碼，唯一好處就是給文獻齣處，不知道看那些文獻要不要錢。

評分☆☆☆☆☆

喜歡京東，購物方便，快遞給力

評分☆☆☆☆☆

質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯 質量不錯

評分☆☆☆☆☆

沒有數據，代碼有毛用？

評分☆☆☆☆☆

物流很快，態度挺好

評分☆☆☆☆☆

剛收到，正在看，配送很快

評分☆☆☆☆☆

書籍結構脈絡清晰，用於數據挖掘很實用！！！！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯