【正版】量化投资以R语言为工具9787121275852
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天津武清
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作者蔡立耑
出版社电子工业出版社
ISBN9787121275852
出版时间2016-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号9787121275852
上书时间2024-12-27
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作者简介
蔡立耑（Terry Tsai），美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士，厦门大学王亚南经济研究院金融学教师，带领博士生与硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究，目前执导多项金融大数据研究项目，涉及量化投资、统计套利等。
目录
部分熟悉R语言1
章R的简介与安装2
1.1R语言简介2
1.2RGui的下载和安装2
1.3RGui使用简要介绍4
1.4统计功能Gui：RCommander6
1.4.1RCommander的安装与加载6
1.4.2RCommander简单操作8
第2章R使用入门13
2.1R代码编写13
2.2R代码执行与脚本14
2.3R脚本的保存与工作空间管理15
2.3.1R脚本的保存15
2.3.2R工作空间与工作目录16
2.4R的帮助系统17
2.4.1单击“帮助”标签获取资源17
2.4.2R函数获取帮助18
第3章R包简介22
3.1包的安装与加载22
3.1.1单击下载安装包22
3.1.2函数下载安装包23
3.1.3本地安装包23
3.2包的加载24
3.3R基础包24
3.4常用扩展包25
第4章RStudio使用27
4.1RStudio的下载和安装27
4.2Rstudio的界面介绍27
4.3RStudio的使用入门28
4.3.1自动补全功能28
4.3.2历史查询功能29
4.3.3其他标签的功能30
4.3.4RStudio中脚本文件的使用32
第5章R语言数据类型34
5.1几种常见的数据类型34
5.2数据类型的识别36
5.3数据类型的转换36
第6章R语言数据结构39
6.1数据结构39
6.2向量39
6.2.1创建向量39
6.2.2向量元素的索引42
6.3矩阵43
6.3.1创建新矩阵43
6.3.2矩阵元素索引44
6.4数组45
6.4.1数组的创建45
6.4.2数组元素的索引47
6.5向量、矩阵、数组的联系与区别48
6.5.1向量和矩阵、数组的区别49
6.5.2矩阵与数组的联系与区别51
6.6因子52
6.6.1创建因子52
6.6.2选取因子中元素54
6.7数据框54
6.7.1创建数据框55
6.7.2访问数据框56
6.8列表57
6.8.1列表的创建57
6.8.2访问列表58
6.9变量的查看与删除59
6.9.1变量的查看59
6.9.2变量的删除62
第7章数据导入和导出64
7.1数据导入64
7.1.1read.table（）函数64
7.1.2读取Excel文件65
7.1.3读取Stata、SAS与SPSS的数据文件66
7.1.4读取网页数据66
7.1.5连接数据库67
7.2数据导出68
第8章数据编辑70
8.1编辑方式70
8.2变量命名72
8.3索引73
8.4数据结构转换75
8.5缺失值处理75
第9章数据整合78
9.1变量合并78
9.2列联表79
9.3reshape2包82
0章R语言编程85
10.1流程控制85
10.1.1循环语句85
10.1.2条件语句86
10.2自编函数87
10.3数据操作88
10.3.1数学运算符88
10.3.2基本数据操作函数89
10.3.3字符型数据操作92
10.4apply函数族93
10.4.1apply（）函数94
10.4.2tapply（）函数94
10.4.3lapply（）函数95
1章R语言绘图基础97
11.1一个简单的例子97
11.2修改图形属性98
11.2.1图形类型98
11.2.2颜色99
11.2.3大小104
11.2.4文本105
11.2.5par（）108
11.3常见图形类型109
11.3.1柱状图109
11.3.2直方图与密度曲线图112
11.3.3饼图113
11.3.4箱线图114
11.3.5时间序列图115
11.4绘图窗口116
11.4.1绘图窗口116
11.4.2窗口分割117
2章绘图系统ggplot2119
12.1简介119
12.2使用qplot（）作图119
12.2.1一个小例子119
12.2.2修改图形属性121
12.2.3绘制常见图形123
12.2.4分面126
12.3基本语法127
12.3.1数据和映射128
12.3.2标尺129
12.3.3统计变换和几何对象130
12.4使用ggplot作图131
12.4.1构建图层131
12.4.2映射函数133
12.4.3几何对象函数和统计变换函数134
12.4.4标尺函数136
12.4.5分面函数和坐标系统函数139
12.4.6图形输出140
第2部分统计学基础142
3章描述性统计143
13.1数据类型144
13.2图表144
13.2.1频数分布表144
13.2.2直方图145
13.3数据的位置145
13.4数据的离散度148
4章随机变量简介152
14.1概率与概率分布152
14.1.1离散型随机变量152
14.1.2连续型随机变量153
14.2期望值与方差154
14.3二项分布155
14.4正态分布（NormalDistribution）158
14.5其他连续分布160
14.5.1卡方分布160
14.5.2t分布161
14.5.3F分布162
14.6变量的关系163
14.6.1联合概率分布163
14.6.2变量的独立性164
14.6.3变量的相关性164
14.6.4上证综指与深证综指的相关性分析165
5章推断统计169
15.1参数估计169
15.1.1点估计170
15.1.2区间估计170
15.2案例分析172
15.3假设检验175
15.3.1两类错误176
15.3.2显著性水平与p值176
15.3.3确定小概率事件177
15.4t检验177
15.4.1单样本t检验178
15.4.2独立样本t检验179
15.4.3配对样本t统计量的构造180
6章方差分析183
16.1方差分析之思想183
16.2方差分析之原理184
16.2.1离差平方和185
16.2.2自由度186
16.2.3显著性检验187
16.3方差分析之R语言实现188
16.3.1单因素方差分析188
16.3.2多因素方差分析189
16.3.3析因方差分析191
7章回归分析193
17.1一元线性回归模型193
17.1.1一元线性回归模型193
17.1.2最小平方法194
17.2模型拟合度195
17.3古典假设条件下;_、;_的统计性质195
17.4显著性检验197
17.5上证综指与深证成指的回归分析与R语言197
17.5.1R语言拟合回归函数198
17.5.2R语言回归诊断函数199
17.6多元线性回归模型201
17.6.1多元线性回归模型202
17.7多元线性回归案例分析203
第3部分金融基础、投资组合与量化选股207
8章资产收益率和风险208
18.1单期与多期简单收益率209
18.1.1单期简单收益率209
18.1.2多期简单收益率209
18.1.3R函数计算简单收益率212
18.1.4单期与多期简单收益率的关系214
18.1.5年化收益率216
18.1.6考虑股利分红的简单收益率218
18.2连续复利收益率220
18.2.1多期连续复利收益率223
18.2.2单期与多期连续复利收益率的关系224
18.3绘制收益图225
18.4资产风险的来源226
18.4.1市场风险226
18.4.2利率风险227
18.4.3汇率风险227
18.4.4流动性风险227
18.4.5信用风险228
18.4.6通货膨胀风险228
18.4.7营运风险228
18.5资产风险的测度228
18.5.1方差228
18.5.2下行风险230
18.5.3风险价值231
18.5.4期望亏空233
18.5.5优选回撤233
9章投资组合理论及其拓展239
19.1投资组合的收益率与风险239
19.2Markowitz均值—方差模型243
19.3Markowitz模型之R语言实现247
19.3.1数据读取与整理247
19.4Black—Litterman模型252
第20章资本资产定价模型260
20.1资本资产定价模型的核心思想260
20.2CAPM模型的应用261
20.3R语言计算单资产CAPM实例263
20.4CAPM模型的评价266
第21章Fama—French三因子模型269
21.1Fama—French三因子模型的基本思想269
21.2三因子模型之R语言实现271
21.3三因子模型的评价276
第4部分时间序列基础与配对交易278
第22章时间序列基本概念279
22.1认识时间序列279
22.2R中的时间序列分析包280
22.3时间序列数据处理函数283
22.4选取特定日期的时间序列数据284
22.5时间序列数据描述性统计286
第23章时间序列的基本性质289
23.1自相关性289
23.1.1自协方差290
23.1.2自相关系数290
23.1.3偏自相关系数290
23.1.4acf（）函数与pacf（）函数291
23.1.5上证综指的收益率指数的自相关性判断291
23.2平稳性295
23.2.1强平稳295
23.2.2弱平稳295
23.2.3强平稳与弱平稳的区别296
23.3上证综指的平稳性检验297
23.3.1观察时间序列图297
23.3.2观察序列的自相关图和偏自相关图298
23.3.3单位根检验299
23.4白噪声304
23.4.1白噪声304
23.4.2白噪声检验——Ljung—Box检验305
23.4.3上证综合指数的白噪声检验307
第24章时间序列预测309
24.1移动平均预测309
24.1.1简单移动平均309
24.1.2加权移动平均310
24.1.3指数加权移动平均310
24.2ARMA模型预测310
24.2.1自回归模型311
24.2.2移动平均模型313
24.3自回归移动平均模型314
24.4ARMA模型的建模过程314
24.5CPI数据的ARMA短期预测315
24.6上证指数的平稳时间序列建模322
第25章GARCH模型327
25.1资产收益率的波动率与ARCH效应327
25.2ARCH模型和GARCH模型327
25.2.1ARCH模型327
25.2.2GARCH模型329
25.3ARCH效应检验330
25.4GARCH模型构建332
25.5GARCH模型之VaR应用336
第26章配对交易策略341
26.1什么是配对交易？341
26.2配对交易的思想342
26.3配对交易的步骤343
26.3.1股票对的选择343
26.3.2配对交易策略的制定355
26.3.3多空股票的仓位配比359
26.4配对交易与R语言360
26.4.1PairTrading包360
26.4.2R语言实测配对交易交易策略365
第5部分技术指标与量化投资377
第27章K线图378
27.1K线图简介378
27.2R绘制上证综指K线图380
27.3R捕捉K线图的形态384
27.3.1R语言捕捉“早晨之星”384
27.3.2R语言捕捉“乌云盖顶”形态389
第28章动量交易策略396
28.1动量概念介绍396
28.2动量效应产生原因396
28.3价格动量的计算公式397
28.3.1作差法求动量值397
28.3.2作除法求动量值399
28.4R中的动量相关函数400
28.4.1momentum（）函数400
28.4.2ROC（）函数401
28.5万科股票2015年走势及动量线402
28.6动量交易策略的一般思路403
28.6.1运用动量指标交易万科股票403
第29章RSI相对强弱指标410
29.1RSI基本概念410
29.2R语言计算RSI值410
29.3TTR包中的RSI（）函数417
29.4RSI天数的差异418
29.5RSI指标判断股票超买和超卖状态419
29.6RSI的“黄金交叉”与“死亡交叉”420
29.7交通银行股票RSI指标交易实测421
29.7.1RSI捕捉交通银行股票买卖点422
29.7.2RSI交易策略执行及回测426
第30章均线系统策略431
30.1简单移动平均431
30.1.1简单移动平均数431
30.1.2简单移动平均函数434
30.1.3期数选择435
30.2加权移动平均435
30.2.1加权移动平均数435
30.2.2加权移动平均函数438
30.3指数加权移动平均438
30.3.1指数加权移动平均数438
30.3.2指数加权移动平均函数441
30.4常用平均方法的比较442
30.5TTR包中的平均函数442
30.6中国银行股价数据与均线分析443
30.7均线时间跨度447
30.8中国银行股票均线系统交易448
30.8.1简单移动平均线制定中国银行股票的买卖点448
30.8.2双均线交叉捕捉中国银行股票的买卖点452
30.9异同移动平均线（MACD）457
30.9.1MACD的求值过程457
30.9.2TTR包中的MACD（）函数459
30.9.3异同均线（MACD）捕捉中国银行股票的买卖点460
30.10多种均线指标综合运用模拟实测463
第31章通道突破策略470
31.1通道突破简介470
31.2唐奇安通道（DonchianChannel）470
31.2.1唐奇安通道刻画470
31.2.2R语言捕捉唐奇安通道突破474
31.3布林带（BollingerBand）通道478
31.3.1布林带通道的计算方式479
31.3.2通道突破BBands（）函数481
31.4布林带通道与市场风险483
31.5通道突破交易策略的制定486
31.5.1布林带上下通道突破策略486
31.5.2另一种布林带通道突破策略488
第32章随机指标（KDJ）交易策略491
32.1什么是随机指标（KDJ）491
32.2随机指标（KDJ）的原理491
32.3KDJ指标的计算公式492
32.3.1未成熟随机指标RSV492
32.3.2K、D指标计算497
32.3.3J指标计算501
32.3.4KDJ指标简要分析502
32.4KDJ指标的交易策略504
32.5R语言KDJ指标交易实测504
32.5.1KD指标交易策略504
32.5.2KDJ指标交易策略508
32.5.3K线、D线“金叉”与“死叉”510
第33章量价关系分析516
33.1量价关系概述516
33.2量价关系分析516
33.2.1价涨量增516
33.2.2价涨量平518
33.2.3价涨量缩519
33.2.4价平量增520
33.2.5价平量缩520
33.2.6价跌量增520
33.2.7价跌量平521
33.2.8价跌量缩521
33.3不同价格段位的成交量与R语言522
33.4成交量与均线思想结合制定交易策略524
第34章OBV指标交易策略532
34.1OBV指标概念532
34.2OBV指标计算方法532
34.3OBV指标的理论依据536
34.4OBV指标的交易策略制定536
34.5OBV指标交易策略的R语言实测536
34.6OBV指标的应用原则540
内容摘要
本书主要讲解量化投资的思想和策略，并借助R语言进行实战。由三部分组成：首先，对R编程语言的介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用R语言处理数据的方法，灵活运用R语言解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础与量化投资的类型等方面；很后，将以上两部分内容结合起来，讲述如何在R语言中构建量化投资策略。
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