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273千字 字数
2017-11-01 发行日期
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主编推荐语

本书的内容来自作者实际使用R语言的经验总结，以R语言的高级编程为主，辅以跨界知识的综合运用，涉及计算机、统计、数学、金融四个学科的知识。

内容简介

书中首先阐释如何用R语言实现数学统计计算和创建模型，应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和金融交易策略模型。详细介绍了R语言的环境空间、文件系统管理、四种（S3、S4、RC和R6）面向对象的程序设计。还介绍了完整的R包开发流程，并提供每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例，帮助读者创建自己的R包，打开R语言产品化的思路。

书中介绍了多个场景案例，不仅从学术的角度完成了模型设计，而且用计算机的方法实现产品。通过案例的学习，可以让不同学科背景的R语言使用者，站在其他人的角度，找到新的思维方法。

目录

  • 版权信息
  • 序一
  • 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
  • 1.1 R语言为量化而生
  • 1.1.1 为什么是R语言
  • 1.1.2 跨界结合
  • 1.1.3 R语言量化工具包
  • 1.1.4 实战应用
  • 1.1.5 量化交易平台系统架构
  • 1.2 算法，如何改变命运
  • 1.2.1 算法在各个行业的应用
  • 1.2.2 投身于哪个行业好
  • 1.2.3 金融最靠谱
  • 1.3 FinTech金融领域的风口
  • 1.3.1 大起大落
  • 1.3.2 互联网已经在并购阶段
  • 1.3.3 寻找好的行业风口
  • 1.3.4 Gartner技术成熟曲线
  • 1.3.5 FinTech金融领域的风口
  • 1.4 国内量化投资工具介绍
  • 1.4.1 量化交易概况工具
  • 1.4.2 证券期货客户端
  • 1.4.3 金融数据库
  • 1.4.4 互联网在线策略平台
  • 1.4.5 量化工具软件
  • 1.4.6 API程序工具
  • 1.5 国内低风险交易策略
  • 1.5.1 企业债
  • 1.5.2 可转债
  • 1.5.3 逆回购和正回购
  • 1.5.4 现金管理
  • 1.5.5 分级基金A
  • 1.5.6 期货
  • 第2章 金融理论模型
  • 2.1 R语言解读资本资产定价模型CAPM
  • 2.1.1 故事背景
  • 2.1.2 资本市场线
  • 2.1.3 资本资产定价模型
  • 2.1.4 用R构建投资组合模型
  • 2.1.5 Beta VS Alpha
  • 2.2 R语言解读一元线性回归模型
  • 2.2.1 一元线性回归介绍
  • 2.2.2 数据集和数学模型
  • 2.2.3 回归参数估计
  • 2.2.4 回归方程的显著性检验
  • 2.2.5 残差分析和异常点检测
  • 2.2.6 模型预测
  • 2.3 R语言解读多元线性回归模型
  • 2.3.1 多元线性回归介绍
  • 2.3.2 多元线性回归建模
  • 2.3.3 模型优化
  • 2.3.4 案例：黑色系期货日K线数据验证
  • 2.4 R语言解读自回归模型
  • 2.4.1 自回归模型介绍
  • 2.4.2 用R语言构建自回归模型
  • 2.4.3 模型识别ACF/PACF
  • 2.4.4 模型预测
  • 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
  • 3.1 掌握R语言中的apply函数族
  • 3.1.1 apply的家族函数
  • 3.1.2 apply函数
  • 3.1.3 lapply函数
  • 3.1.4 sapply函数
  • 3.1.5 vapply函数
  • 3.1.6 mapply函数
  • 3.1.7 tapply函数
  • 3.1.8 rapply函数
  • 3.1.9 eapply函数
  • 3.2 超高性能数据处理包data.table
  • 3.2.1 data.table包介绍
  • 3.2.2 data.table包的使用
  • 3.2.3 data.table包性能对比
  • 3.3 R语言高效的管道操作magrittr
  • 3.3.1 magrittr介绍
  • 3.3.2 magrittr包的基本使用
  • 3.3.3 magrittr包的扩展功能
  • 3.4 R语言字符串处理包stringr
  • 3.4.1 stringr介绍
  • 3.4.2 stringr的API介绍
  • 3.5 R语言中文分词包jiebaR
  • 3.5.1 jiebaR包介绍
  • 3.5.2 5分钟上手jiebaR
  • 3.5.3 分词引擎
  • 3.5.4 配置词典
  • 3.5.5 停止词过滤
  • 3.5.6 关键词提取
  • 第4章 R语言高性能计算
  • 4.1 OpenBlas让R的矩阵计算加速
  • 4.1.1 OpenBlas介绍
  • 4.1.2 R和OpenBlas的安装
  • 4.1.3 让R语言加速
  • 4.2 R语言跨界调用C++
  • 4.2.1 Rcpp的简单介绍
  • 4.2.2 5分钟上手Rcpp
  • 4.2.3 数据类型转换
  • 4.3 当R语言遇上Docker
  • 4.3.1 当R遇上Docker
  • 4.3.2 用Docker来管理R的程序
  • 第三部分 金融策略实战
  • 第5章 债券和回购
  • 5.1 了解国债
  • 5.1.1 国债基本介绍
  • 5.1.2 国债的意义
  • 5.1.3 记账式国债
  • 5.1.4 国债101308
  • 5.1.5 国债的历史表现
  • 5.2 企业债和企业债套利
  • 5.2.1 什么是企业债？
  • 5.2.2 什么是公司债？
  • 5.2.3 企业债和公司债的区别
  • 5.2.4 企业债统计分析
  • 5.2.5 企业债举例
  • 5.2.6 企业债交易操作
  • 5.3 可转债套利实践
  • 5.3.1 可转债介绍
  • 5.3.2 可转债操作
  • 5.3.3 负溢价率套利策略
  • 5.4 金融无风险交易工具逆回购
  • 5.4.1 逆回购简单介绍
  • 5.4.2 逆回购的品种有哪些？
  • 5.4.3 逆回购交易
  • 5.4.4 正回购操作
  • 5.4.5 央行的公开市场操作
  • 第6章 量化投资策略案例
  • 6.1 均值回归，逆市中的投资机会
  • 6.1.1 均值回归原理
  • 6.1.2 均值回归模型和实现
  • 6.1.3 量化选股
  • 6.2 R语言构建追涨杀跌量化交易模型
  • 6.2.1 什么是追涨杀跌
  • 6.2.2 追涨杀跌的建模和实现
  • 6.2.3 模型优化
  • 6.3 R语言构建配对交易量化模型
  • 6.3.1 什么是配对交易
  • 6.3.2 配对交易的模型
  • 6.3.3 用R语言实现配对交易
  • 6.4 基金会计系统设计和实现
  • 6.4.1 基金会计系统介绍
  • 6.4.2 资产核算
  • 6.4.3 净值份额核算
  • 6.4.4 计算案例
  • 6.4.5 会计系统架构
  • 6.5 用数据解读摩羯智投
  • 6.5.1 摩羯智投介绍
  • 6.5.2 数据收集
  • 6.5.3 数据建模分析
  • 6.5.4 结论
  • 结束语
  • 附录A Docker环境安装
  • A.1 Docker是什么？
  • A.2 在Linux Ubuntu中安装Docker
  • A.3 Docker镜像仓库
  • A.4 制作自己的Docker镜像
  • A.5 上传Docker镜像到公共仓库
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。