R的极客理想——量化投资篇.pdf
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序 一
这是一本以中国金融二级市场为背景，理论与实战紧密结合的书籍，实用性非常强，是量化投资必读之书。
我是通过阅读张丹的博客——“R的极客理想”的系列文章而与他结缘。精炼的R语言编程风格，让我看到了一个极客对于技术的不懈追求。我买了他的两本书，《R的极客理想——工具篇》和《R的
极客理想——高级开发篇》，后来我们进行了邮件交流，并通过电话深入地讨论了一些量化交易的问题。随后一直保持联系，也在筹划一起做全球市场的量化交易。我可以感觉到他是一个有想法的年轻
人，愿意和他人分享知识，并且有非常扎实的跨学科知识积累和中国金融市场的交易经验。
本书涵盖了几个主题，包括金融市场与金融理论、R语言数据处理与高性能计算、金融策略实战、量化投资策略案例。
以下是我认为对大家非常有帮助的知识点：
·R语言数据处理和调用C++的章节，对于提升R的性能是非常有用的。
·Docker架构现在在金融业非常受欢迎，书中介绍的Docker的用法，为应用程序的自动化部署提供了解决方案。
·可转债交易监控系统，是使用R语言的一个很好的例子，它提供了一个原型的建模方法，按照这个思路可以扩展到对一般债券交易建立模型。
·均衡回归和追涨杀跌的量化交易模型，是量化交易的关键要素，每个人都应该知道它的原理。
·基金会系统的设计和实现，对于资金运作和持仓管理非常有用。
坦白说，在一本书中，能够提供如此多解决实际问题的方法，是很少见的。我也从这本书中学到了很多东西，强烈建议每个人都把这本书放在自己的书架上，作为量化投资必读之书。
陈琪龙 华盛顿大学博士
铨智金融科技合伙人（www.quanffett.com）
序 二
作为金融统计学科的老师，经常有学生兴冲冲地跑上门来问我如何通过金融统计赚钱，我总是回答他们：如果我会这个，我早就辞职发财去了！于是大家哈哈一笑。
学习金融、统计、数学、计量能不能赚钱？我想大概是能的，否则也不会有文艺复兴这样的公司和James Simons这样的大神了。
本书到底可以带给读者什么呢？是知识，堪比真金白银的知识。
首先，是金融量化的基础知识。你可以从本书第一部分学习到金融量化的基础知识和金融市场的交易规则。书中深入浅出地剖析了资本资产的定价模型，并将R语言与金融市场相结合，对于金融初学者
来说，是入门的精品书籍。
其次，是掌握并运用工具的知识。不管是想通过数据分析发财的，还是像我这样准备写几篇论文的，要进入这一领域，最基本的要求就是能够“玩得动”数据。金融数据以海量著称，动辄就是GB、TB
的数据量。如何高效地处理大规模的数据，就成了数据分析从业人员的基本功。本书第二部分，就是针对“效率”而作。第3章对R语言中常见的数据操作进行整理和归纳，得到一套高效数据处理方法。第
4章讲解了如何通过使用第三方软件大幅提升R语言的计算效率。至于R语言的专业知识，请参见作者的另外两本著作《R的极客理想——工具篇》和《R的极客理想——高级开发篇》。
最后，让技术落地，通过市场来检验投资方法的正确性。本书第三部分，教读者如何编写交易策略，并让市场来检验交易策略的有效性。跟着书中的4个实践案例来操作，相信读者很快就能掌握金融建
模的方法，以及对应的R语言代码。之后，你就可以大胆地试验自己的投资想法是否有效了。
黄达
复旦大学管理学院统计学系
第一部分 金融市场与金融理论
·第1章 金融市场概述
·第2章 金融理论
第1章 金融市场概述
本章为全书开篇，主要介绍如何使用R语言做量化投资的思路和方法。量化投资是跨学科知识结合的一个方向，包括R语言技术层面的知识、基础学科的应用和金融市场的情况。R语言社区提供了丰富
的金融工具包，可以让我们快速构建量化投资的体系结构。本章内容是以我个人的从业经验为基础，从数据的角度观察中国的金融市场，发现机会，找到风口。
1.1 R语言为量化而生
问题
为什么用R语言进行量化投资？
引言
做数据分析的朋友，一定知道R语言。R语言是一门统计语言，在数据分析领域具有非常明显的优势。金融本身是重视数据的行业，而R的最大优势就是数据分析，所以将R语言与金融相结合，用R来做
量化投资的策略，真的很配，不仅顺手而且方便，用了你就会知道。
本章以“R语言为量化而生”作为本书的开篇，主要强调了R语言在量化投资领域有着广阔的应用场景，而且是重要的量化投资工具。
1.1.1 为什么是R语言
R语言是一门面向数据的编程语言，早期只是在统计领域被统计学家所使用。近年来随着大数据技术的发展，以及R语言自身生态的快速壮大，不仅在统计领域，在各大行业领域中都能看到R语言的身
影，包括互联网、数据科学、人工智能、机器学习、生物医疗、游戏、电子商务、全球地理科学、数据可视化等。
R语言不仅能把数据分析做好，而且能通过数据连接到我们每个人的日常生活，让我们能够有更多的思考。比如，去超市购物，你购买的东西会记录在你的购物小票中，如果把这些购物小票都收集起
来，通过Apriori关联规则的频繁项集算法，就可以分析出你的购物习惯。
再比如，我们经常会收到各种推销的骚扰电话，有时候是卖房，有时候是银行贷款，有时候是股票推荐，有时候是代开发票，还有时候是“猜猜我是谁”，此时我们可以收集自己的通话记录，通过电
话号码、号码注册位置、通话时长来分析一下，哪些是有用通话，哪些是浪费时间的通话，从而计算出我们每一天会浪费多少时间，通过Bayes算法把有效通话和无效通话进行二元分类，从而阻止骚扰电
话的入侵。
如果我们不仅能够收集自己的通话记录，还能把亲戚朋友或更多人的通话记录都收集起来，组建成一个数据库，再把统计出来的骚扰电话统一标记，做成黑名单，然后把黑名单公开出来，就可以让更
多的人免受骚扰电话的影响。
人们的衣食住行都会产生数据，产生数据的地方，就需要做数据分析。通过数据分析，可以提高生活的效率，为我们节约宝贵的个人时间。
在人类社会中，人们除了衣食住行的基本需求外，更多是对钱的需求。我们每天都会跟钱打交道，会有消费的需求，月底会有工资收入，当收入大于消费，资金积累到一定阶段的时候，我们就会有投
资的需求。中国人的投资一般就几种，买房、买黄金、买股票、买保险、买理财。投资时，很多人是不理性的，心血来潮就买了，也不仔细观察行情，买完很容易被套住，像“中国大妈抢购黄金”“中国
大妈是救市的主力军”等事件都一度被新闻媒体热炒。
在金融市场中最不缺的就是机会，不管投资什么，如果能在交易的时候多思考一下，结果说不定就会不一样。运用我们数据分析的知识和对金融市场规则的理解，通过R语言进行数据分析，抓住机会，
就会让我们辛辛苦苦赚到的钱得到保值和增值。
1.1.2 跨界结合
R语言与其他编程语言的最大不同在于，R语言是面向数据的，这一点很重要，甚至影响了我们的思维模式。我写了10多年的Java程序，程序员的思维模式在我的脑子里根深蒂固。我习惯用面向对象的
思想来建模，把现实世界中的物体、行为、连接都用面向对象的方法来表达。我也习惯了IT项目的开发模式，从架构设计到开发的自上而下的设计思路，再到完全由需求驱动的敏捷开发，以及为业务随需
而变的开发路径。作为程序员，我有理想，我自认为技术能改变世界，而这一切都是程序化思维在影响着我。如果你还不熟悉什么是面向对象，请参考《R的极客理想——高级开发篇》第4章。
后来，当我接触了R语言，通过另一扇门理解世界的时候，我发现世界是不一样的。在没有程序的世界里，你可以通过文字来表达你做事的方法，你可以感性地认识世界，也可以让数据来说出这个世界
的意义。你可以天天看新闻联播，了解国家大事；也可以看微博、朋友圈的爆料，及时了解身边的消息。这并不是程序员的思维，而是大众化社会的想法。在这个社会里，程序员只是小众群体。
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