《量化投資:以R為工具》包含了相關的量化投資技術的理論、模型和思想，並利用R眾多程式包中的內置函式，將抽象的金融模型通過R的數據處理和圖形形式進行解釋、驗證和求解，旨在使讀者既熟悉當前量化投資技術的理論背景，又能夠熟練使用R處理量化投資過程中的定量計算與分析問題。《量化投資:以R為工具》既可作為數學、統計、金融、經濟、信息等專業本科生及研究生的一本跨學科的參考書，也可作為金融機構和經濟研究部門工作人員及對投資原理感興趣的讀者的實用指南。
基本介紹
- 書名：量化投資:以R為工具
- 出版社：中國電力出版社
- 頁數：481頁
- 開本：16
- 作者：朱曉斌
- 出版日期：2013年1月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787512335271
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
《量化投資:以R為工具》既不是單純的關於數理統計或計量經濟的教科書，也不只是一本關於R軟體的使用手冊，而是一本將兩者相結合併著重講述它們在數量投資領域具體套用的參考書。
作者簡介
朱曉斌，1992年畢業於武漢大學物理系，獲理學士學位；2000年畢業於北京大學光華管理學院，獲MBA學位。匯利趨勢的創始人（匯利趨勢每天從A股市場搜尋符合典型K線彤態特徵的交易信號，供投資者參考，它是目前國內唯一提供預測準確率數據的選股平台），長期從事企業戰略諮詢工作，對證券市場和公司基本面分析有較深研究。之後，轉向市場交易技術分析領域，對A股股票走勢的規律和特徵進行了長期而持續的跟蹤研究
圖書目錄
前言
第1章R簡介
1.1 R是什麼
1.2互動模式和編寫腳本
1.3 安裝R
1.4獲取幫助
1.5 包
1.5.1標準包
1.5.2捐獻包和CRAN
1.5.3命名空間
第2章與數據打交道
2.1簡單的算術操作和向量運算
2.1.1向量和賦值
2.1.2向量運算
2.1.3生成正則序列
2.1.4邏輯向量
2.1.5缺損值
2.1.6字元向量
2.1.7向量索引：選擇和修改一個數據的子集
2.2其他重要的數據類型
2.2.1數組和矩陣
2.2.2列表和數據框
2.2.3類和泛型函式
2.2.4S4類
2.3 與日期打交道
2.4合併數據框
2.5從檔案中讀取數據
2.5.1 read.table（）函式
2.5.2從Excel檔案中謨取
2.6處理超大數據檔案
2.6.1用scan（）讀取數據欄位
2.6.2利用Unix工具
2.6.3用磁碟代替記憶體
2.6.4訪問資料庫
2.7發布系統指令
2.8從剪貼簿讀取數據
2.9直接編輯數據
2.10例子：從大檔案中提取數據
第3章橫截面回歸
3.1 最小二乘法
3.2從回歸中提取統計量
3.3 異方差
3.3.1異方差Breusch—Pagan檢驗
33.2異方差（自回歸）穩健性協方差矩陣
3.4線性假設檢驗（Wald和F）
3.5加權和廣義最小二乘法
3.6帶因子/分組的模型
第4章特殊回歸
4.1 固定/隨機效應模型
……
第5章時間序列回歸
第6章繪圖
第7章統計
第8章R中的數學
第9章編程
第10章改變配置
第11章保存你的工作
第12章投資中的數量化技術
第13章估值和選股
第14章資產配置和組合最佳化
第15章基於數據挖掘的股票預測
第16章行為金融指導下的投資策略
第17章程式化交易和算法交易
第18章績效評估技術
第19章實踐：幾個量化投資模擬的例子
第20章相關程式包參考
附錄一R中實現交易模擬的工具鏈
第1章R簡介
1.1 R是什麼
1.2互動模式和編寫腳本
1.3 安裝R
1.4獲取幫助
1.5 包
1.5.1標準包
1.5.2捐獻包和CRAN
1.5.3命名空間
第2章與數據打交道
2.1簡單的算術操作和向量運算
2.1.1向量和賦值
2.1.2向量運算
2.1.3生成正則序列
2.1.4邏輯向量
2.1.5缺損值
2.1.6字元向量
2.1.7向量索引：選擇和修改一個數據的子集
2.2其他重要的數據類型
2.2.1數組和矩陣
2.2.2列表和數據框
2.2.3類和泛型函式
2.2.4S4類
2.3 與日期打交道
2.4合併數據框
2.5從檔案中讀取數據
2.5.1 read.table（）函式
2.5.2從Excel檔案中謨取
2.6處理超大數據檔案
2.6.1用scan（）讀取數據欄位
2.6.2利用Unix工具
2.6.3用磁碟代替記憶體
2.6.4訪問資料庫
2.7發布系統指令
2.8從剪貼簿讀取數據
2.9直接編輯數據
2.10例子：從大檔案中提取數據
第3章橫截面回歸
3.1 最小二乘法
3.2從回歸中提取統計量
3.3 異方差
3.3.1異方差Breusch—Pagan檢驗
33.2異方差（自回歸）穩健性協方差矩陣
3.4線性假設檢驗（Wald和F）
3.5加權和廣義最小二乘法
3.6帶因子/分組的模型
第4章特殊回歸
4.1 固定/隨機效應模型
……
第5章時間序列回歸
第6章繪圖
第7章統計
第8章R中的數學
第9章編程
第10章改變配置
第11章保存你的工作
第12章投資中的數量化技術
第13章估值和選股
第14章資產配置和組合最佳化
第15章基於數據挖掘的股票預測
第16章行為金融指導下的投資策略
第17章程式化交易和算法交易
第18章績效評估技術
第19章實踐：幾個量化投資模擬的例子
第20章相關程式包參考
附錄一R中實現交易模擬的工具鏈
