编辑推荐
《R的极客理想(量化投资篇)》由机械工业出版社出版。
名人推荐
毫无疑问，R语言是量化投资中重要的策略开发工具，简单易用、功能强大，是众多宽客的必备知识，张丹的这本书是很不错的入门书，值得推荐。
——丁鹏（博士） 中国量化投资学会（CQIA）理事长
自2010年股指期货推出以来，量化投资以的风险控制能力吸引了众多投资者和从业者的目光。R语言作为量化投资中最常用的工具之一，在该领域拥有众多拥趸。张丹的这本书，适时地填补了量化投资与R语言相结合的空白，既可以作为教材，又可以作为查询手册，非常适合入门与提高。
——徐书楠 因诺资产董事长
张丹的这本书，以中国金融二级市场为背景，理论与实战紧密结合，非常实用。特别是书中介绍的Docker架构，为应用程序的自动化部署提供了解决方案。我从这本书中学到了很多知识，强烈建议每个人都把这本书放在书架上，作为量化投资的必读之书。
——陈琪龙 华盛顿大学博士／铨智金融科技合伙人
—个有效的量化投资策略，需要在“模型”“代码”“实证分析”三者之间反复地来回推敲。而如何打通这三者之间的关节，最简单的入门方法就是学习别人是怎么做的，再走出自己的路。本书为“道友”们打开了修行的门径。
——黄达 复旦大学管理学院统计学系
作者简介
张丹(Conan Zhang)，早年毕业于华南理工大学，系统架构师，精通Java，R，Javascipt等多种语言工具。在软件和互联网行业从事多年，曾开发多种不同类型的系统及应用。对系统架构、编程算法、统计分析、大数据处理，有一定的知识积累。现创业中，IT金融领域，研发金融量化分析工具。
曾获得SUN和IBM的多个计算机认证。
2013年，“RHadoop系列文章”，在“统计之都”发表。
2013年，ChinaHadoop演讲嘉宾：R语言为Hadoop注入统计血脉
2014年，Dataguru讲师，Hadoop应用开发实战案例，Mahout机器学习平台
目录
序
序二
前言
第一部分金融市场与金融理论
第1章金融市场概述2
1.1R语言为量化而生2
1.1.1为什么是R语言3
1.1.2跨界结合4
1.1.3R语言量化工具包5
1.1.4实战应用6
1.1.5量化交易平台系统架构11
1.2算法，如何改变命运13
1.2.1算法在各个行业的应用14
1.2.2投身于哪个行业好15
1.2.3金融最靠谱15
1.3FinTech金融领域的风口18
1.3.1大起大落19
1.3.2互联网已经在并购阶段20
1.3.3寻找好的行业风口21
1.3.4Gartner技术成熟曲线21
1.3.5FinTech金融领域的风口22
1.4国内量化投资工具介绍23
1.4.1量化交易概况工具23
1.4.2证券期货客户端26
1.4.3金融数据库31
1.4.4互联网在线策略平台32
1.4.5量化工具软件34
1.4.6API程序工具36
1.5国内低风险交易策略37
1.5.1企业债37
1.5.2可转债39
1.5.3逆回购和正回购41
1.5.4现金管理42
1.5.5分级基金A43
1.5.6期货45
第2章金融理论模型46
2.1R语言解读资本资产定价模型CAPM46
2.1.1故事背景47
2.1.2资本市场线48
2.1.3资本资产定价模型52
2.1.4用R构建投资组合模型54
2.1.5BetaVSAlpha60
2.2R语言解读一元线性回归模型60
2.2.1一元线性回归介绍61
2.2.2数据集和数学模型62
2.2.3回归参数估计64
2.2.4回归方程的显著性检验66
2.2.5残差分析和异常点检测67
2.2.6模型预测71
2.3R语言解读多元线性回归模型72
2.3.1多元线性回归介绍73
2.3.2多元线性回归建模73
2.3.3模型优化78
2.3.4案例：黑色系期货日K线数据验证82
2.4R语言解读自回归模型85
2.4.1自回归模型介绍85
2.4.2用R语言构建自回归模型86
2.4.3模型识别ACF／PACF88
2.4.4模型预测92
第二部分R语言数据处理与高性能计算
第3章R语言数据处理96
3.1掌握R语言中的apply函数族96
3.1.1apply的家族函数97
3.1.2apply函数98
3.1.3lapply函数101
3.1.4sapply函数102
3.1.5vapply函数104
3.1.6mapply函数105
3.1.7tapply函数106
3.1.8rapply函数108
3.1.9eapply函数109
3.2超高性能数据处理包data.table111
3.2.1data.table包介绍112
3.2.2data.table包的使用112
3.2.3data.table包性能对比121
3.3R语言高效的管道操作magrittr126
3.3.1magrittr介绍126
3.3.2magrittr包的基本使用127
3.3.3magrittr包的扩展功能132
3.4R语言字符串处理包stringr134
3.4.1stringr介绍135
3.4.2stringr的API介绍135
3.5R语言中文分词包jiebaR151
3.5.1jiebaR包介绍152
3.5.25分钟上手jiebaR152
3.5.3分词引擎154
3.5.4配置词典156
3.5.5停止词过滤160
3.5.6关键词提取161
第4章R语言高性能计算164
4.1OpenBlas让R的矩阵计算加速164
4.1.1OpenBlas介绍165
4.1.2R和OpenBlas的安装165
4.1.3让R语言加速169
4.2R语言跨界调用C++171
4.2.1Rcpp的简单介绍172
4.2.25分钟上手Rcpp172
4.2.3数据类型转换176
4.3当R语言遇上Docker186
4.3.1当R遇上Docker187
4.3.2用Docker来管理R的程序188
第三部分金融策略实战
第5章债券和回购196
5.1了解国债196
5.1.1国债基本介绍197
5.1.2国债的意义198
5.1.3记账式国债200
5.1.4国债101308200
5.1.5国债的历史表现202
5.2企业债和企业债套利205
5.2.1什么是企业债？206
5.2.2什么是公司债207
5.2.3企业债和公司债的区别209
5.2.4企业债统计分析209
5.2.5企业债举例213
5.2.6企业债交易操作214
5.3可转债套利实践216
5.3.1可转债介绍216
5.3.2可转债操作218
5.3.3负溢价率套利策略219
5.4金融无风险交易工具逆回购231
5.4.1逆回购简单介绍231
5.4.2逆回购的品种有哪些？232
5.4.3逆回购交易233
5.4.4正回购操作236
5.4.5央行的公开市场操作237
第6章量化投资策略案例241
6.1均值回归，逆市中的投资机会241
6.1.1均值回归原理242
6.1.2均值回归模型和实现245
6.1.3量化选股257
6.2R语言构建追涨杀跌量化交易模型262
6.2.1什么是追涨杀跌262
6.2.2追涨杀跌的建模和实现265
6.2.3模型优化275
6.3R语言构建配对交易量化模型279
6.3.1什么是配对交易279
6.3.2配对交易的模型280
6.3.3用R语言实现配对交易284
6.4基金会计系统设计和实现293
6.4.1基金会计系统介绍294
6.4.2资产核算300
6.4.3净值份额核算300
6.4.4计算案例305
6.4.5会计系统架构307
6.5用数据解读摩羯智投313
6.5.1摩羯智投介绍313
6.5.2数据收集315
6.5.3数据建模分析317
6.5.4结论328
结束语329
附录ADocker环境安装330
文摘
版权页：
插图：
2.配对交易操作方法
1）组合筛选：在市场上寻找用于配对的金融产品或者组合，检查历史价格的走势，判断是否可以用来进行配对。主要用下面几个指标来筛选配对组合：相关系数、模型计算的均值回复速度、协整检验、基本面因素等。通过这些指标来寻找出具有稳定相关关系的组合。
2）风险衡量和动态组合的构建：计算配对组合各自的预期收益、预期风险、交易成本；判断两个组合之间的价差服从何种分布；判断是具有长期均衡特性还是短期均衡特性；价差发生跳跃的频率等。
3）确定交易规则：根据价差的特性，确定交易的频率（高频交易还是低频交易），交易的触发条件和平仓规则等。
4）执行交易及风险控制：除了按照交易规则执行外，还必须动态跟踪价差走势，如果发现突变，应该及时调整套利模式和交易频率。
3.配对交易缺点
统计套利的规则都是基于历史数据计算的，但历史不能代表未来，当市场发生变化模型也会失效。
市场对价格进行修复的时间难以准确判断，只能根据历史大致估计。如果回归的时间过长，对套利者的资金使用成本是个考验，并有可能导致套利失败。
6.3.2配对交易的模型
根据配对交易的原理，我们就可以自己设计配对交易的模型了。首先，需要对配对交易涉及的指标进行量化，比如如何选择不同的两个具备均衡关系金融产品，什么时候做多，什么时候做空，什么时候平仓等。
《R的极客理想(量化投资篇)》由机械工业出版社出版。
名人推荐
毫无疑问，R语言是量化投资中重要的策略开发工具，简单易用、功能强大，是众多宽客的必备知识，张丹的这本书是很不错的入门书，值得推荐。
——丁鹏（博士） 中国量化投资学会（CQIA）理事长
自2010年股指期货推出以来，量化投资以的风险控制能力吸引了众多投资者和从业者的目光。R语言作为量化投资中最常用的工具之一，在该领域拥有众多拥趸。张丹的这本书，适时地填补了量化投资与R语言相结合的空白，既可以作为教材，又可以作为查询手册，非常适合入门与提高。
——徐书楠 因诺资产董事长
张丹的这本书，以中国金融二级市场为背景，理论与实战紧密结合，非常实用。特别是书中介绍的Docker架构，为应用程序的自动化部署提供了解决方案。我从这本书中学到了很多知识，强烈建议每个人都把这本书放在书架上，作为量化投资的必读之书。
——陈琪龙 华盛顿大学博士／铨智金融科技合伙人
—个有效的量化投资策略，需要在“模型”“代码”“实证分析”三者之间反复地来回推敲。而如何打通这三者之间的关节，最简单的入门方法就是学习别人是怎么做的，再走出自己的路。本书为“道友”们打开了修行的门径。
——黄达 复旦大学管理学院统计学系
作者简介
张丹(Conan Zhang)，早年毕业于华南理工大学，系统架构师，精通Java，R，Javascipt等多种语言工具。在软件和互联网行业从事多年，曾开发多种不同类型的系统及应用。对系统架构、编程算法、统计分析、大数据处理，有一定的知识积累。现创业中，IT金融领域，研发金融量化分析工具。
曾获得SUN和IBM的多个计算机认证。
2013年，“RHadoop系列文章”，在“统计之都”发表。
2013年，ChinaHadoop演讲嘉宾：R语言为Hadoop注入统计血脉
2014年，Dataguru讲师，Hadoop应用开发实战案例，Mahout机器学习平台
目录
序
序二
前言
第一部分金融市场与金融理论
第1章金融市场概述2
1.1R语言为量化而生2
1.1.1为什么是R语言3
1.1.2跨界结合4
1.1.3R语言量化工具包5
1.1.4实战应用6
1.1.5量化交易平台系统架构11
1.2算法，如何改变命运13
1.2.1算法在各个行业的应用14
1.2.2投身于哪个行业好15
1.2.3金融最靠谱15
1.3FinTech金融领域的风口18
1.3.1大起大落19
1.3.2互联网已经在并购阶段20
1.3.3寻找好的行业风口21
1.3.4Gartner技术成熟曲线21
1.3.5FinTech金融领域的风口22
1.4国内量化投资工具介绍23
1.4.1量化交易概况工具23
1.4.2证券期货客户端26
1.4.3金融数据库31
1.4.4互联网在线策略平台32
1.4.5量化工具软件34
1.4.6API程序工具36
1.5国内低风险交易策略37
1.5.1企业债37
1.5.2可转债39
1.5.3逆回购和正回购41
1.5.4现金管理42
1.5.5分级基金A43
1.5.6期货45
第2章金融理论模型46
2.1R语言解读资本资产定价模型CAPM46
2.1.1故事背景47
2.1.2资本市场线48
2.1.3资本资产定价模型52
2.1.4用R构建投资组合模型54
2.1.5BetaVSAlpha60
2.2R语言解读一元线性回归模型60
2.2.1一元线性回归介绍61
2.2.2数据集和数学模型62
2.2.3回归参数估计64
2.2.4回归方程的显著性检验66
2.2.5残差分析和异常点检测67
2.2.6模型预测71
2.3R语言解读多元线性回归模型72
2.3.1多元线性回归介绍73
2.3.2多元线性回归建模73
2.3.3模型优化78
2.3.4案例：黑色系期货日K线数据验证82
2.4R语言解读自回归模型85
2.4.1自回归模型介绍85
2.4.2用R语言构建自回归模型86
2.4.3模型识别ACF／PACF88
2.4.4模型预测92
第二部分R语言数据处理与高性能计算
第3章R语言数据处理96
3.1掌握R语言中的apply函数族96
3.1.1apply的家族函数97
3.1.2apply函数98
3.1.3lapply函数101
3.1.4sapply函数102
3.1.5vapply函数104
3.1.6mapply函数105
3.1.7tapply函数106
3.1.8rapply函数108
3.1.9eapply函数109
3.2超高性能数据处理包data.table111
3.2.1data.table包介绍112
3.2.2data.table包的使用112
3.2.3data.table包性能对比121
3.3R语言高效的管道操作magrittr126
3.3.1magrittr介绍126
3.3.2magrittr包的基本使用127
3.3.3magrittr包的扩展功能132
3.4R语言字符串处理包stringr134
3.4.1stringr介绍135
3.4.2stringr的API介绍135
3.5R语言中文分词包jiebaR151
3.5.1jiebaR包介绍152
3.5.25分钟上手jiebaR152
3.5.3分词引擎154
3.5.4配置词典156
3.5.5停止词过滤160
3.5.6关键词提取161
第4章R语言高性能计算164
4.1OpenBlas让R的矩阵计算加速164
4.1.1OpenBlas介绍165
4.1.2R和OpenBlas的安装165
4.1.3让R语言加速169
4.2R语言跨界调用C++171
4.2.1Rcpp的简单介绍172
4.2.25分钟上手Rcpp172
4.2.3数据类型转换176
4.3当R语言遇上Docker186
4.3.1当R遇上Docker187
4.3.2用Docker来管理R的程序188
第三部分金融策略实战
第5章债券和回购196
5.1了解国债196
5.1.1国债基本介绍197
5.1.2国债的意义198
5.1.3记账式国债200
5.1.4国债101308200
5.1.5国债的历史表现202
5.2企业债和企业债套利205
5.2.1什么是企业债？206
5.2.2什么是公司债207
5.2.3企业债和公司债的区别209
5.2.4企业债统计分析209
5.2.5企业债举例213
5.2.6企业债交易操作214
5.3可转债套利实践216
5.3.1可转债介绍216
5.3.2可转债操作218
5.3.3负溢价率套利策略219
5.4金融无风险交易工具逆回购231
5.4.1逆回购简单介绍231
5.4.2逆回购的品种有哪些？232
5.4.3逆回购交易233
5.4.4正回购操作236
5.4.5央行的公开市场操作237
第6章量化投资策略案例241
6.1均值回归，逆市中的投资机会241
6.1.1均值回归原理242
6.1.2均值回归模型和实现245
6.1.3量化选股257
6.2R语言构建追涨杀跌量化交易模型262
6.2.1什么是追涨杀跌262
6.2.2追涨杀跌的建模和实现265
6.2.3模型优化275
6.3R语言构建配对交易量化模型279
6.3.1什么是配对交易279
6.3.2配对交易的模型280
6.3.3用R语言实现配对交易284
6.4基金会计系统设计和实现293
6.4.1基金会计系统介绍294
6.4.2资产核算300
6.4.3净值份额核算300
6.4.4计算案例305
6.4.5会计系统架构307
6.5用数据解读摩羯智投313
6.5.1摩羯智投介绍313
6.5.2数据收集315
6.5.3数据建模分析317
6.5.4结论328
结束语329
附录ADocker环境安装330
文摘
版权页：
插图：
2.配对交易操作方法
1）组合筛选：在市场上寻找用于配对的金融产品或者组合，检查历史价格的走势，判断是否可以用来进行配对。主要用下面几个指标来筛选配对组合：相关系数、模型计算的均值回复速度、协整检验、基本面因素等。通过这些指标来寻找出具有稳定相关关系的组合。
2）风险衡量和动态组合的构建：计算配对组合各自的预期收益、预期风险、交易成本；判断两个组合之间的价差服从何种分布；判断是具有长期均衡特性还是短期均衡特性；价差发生跳跃的频率等。
3）确定交易规则：根据价差的特性，确定交易的频率（高频交易还是低频交易），交易的触发条件和平仓规则等。
4）执行交易及风险控制：除了按照交易规则执行外，还必须动态跟踪价差走势，如果发现突变，应该及时调整套利模式和交易频率。
3.配对交易缺点
统计套利的规则都是基于历史数据计算的，但历史不能代表未来，当市场发生变化模型也会失效。
市场对价格进行修复的时间难以准确判断，只能根据历史大致估计。如果回归的时间过长，对套利者的资金使用成本是个考验，并有可能导致套利失败。
6.3.2配对交易的模型
根据配对交易的原理，我们就可以自己设计配对交易的模型了。首先，需要对配对交易涉及的指标进行量化，比如如何选择不同的两个具备均衡关系金融产品，什么时候做多，什么时候做空，什么时候平仓等。
| ISBN | 7111582977,9787111582977 |
|---|---|
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 作者 | 张丹 |
| 尺寸 | 16 |