![R的极客理想——量化投资篇[按需印刷]](http://images.china-pub.com/ebook6910001-6915000/6912855/zcover.jpg)
基本信息
编辑推荐
作者是R语言社区领袖，金融和大数据领域跨界专家，英文版和繁体版将在美国和中国台湾发行 从金融投资学理论、R语言数据处理、量化投资策略3个维度讲解如何将R语言技术应用于金融市场的实操，填补领域空白
内容简介
书籍
计算机书籍
本书是《R的极客理想》系列图书的第3本，前两本上市后不仅在国内取得了不俗的成绩，获得了良好的口碑，而且英文版被美国知名的出版集团CRC引进，在北美市场也获得了读者的热捧，本书的英文版和繁体版随后也会在美国和中国台湾发行。
前两本关注的是R语言技术本身，本书则更多关注R语言技术在金融投资和量化领域的应用，是当下的热门。本书填补了该领域的空白，而且作者是R语言和金融两个领域的跨界专家。
具体内容，全书逻辑上包含三个部分： 第一部分 金融市场与金融理论
包括中国金融二级市场大环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、策略和回测、基金会计、金融经典理论模型等金融行业的基础知识，以及用R语言做量化投资的思路和方法。
此外，还讲解了大量的统计知识，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。
第二部分 R语言数据处理与高性能计算
主要讲解了R语言与金融相结合的编程技术，如金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建，量化策略的实现思路，以及R语言处理各种类型的数据的方法和高性能计算等。
第三部分 金融策略实战
本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场多种金融标的物。
此外，还介绍了金融市场中的多种交易模型和交易策略，包括基于市场技术指标的量价策略、基于统计理论的套利策略、基于金融产品规则的事件性策略、针对全市场扫描的选股策略，以及高频交易的择时策略。
计算机书籍
本书是《R的极客理想》系列图书的第3本，前两本上市后不仅在国内取得了不俗的成绩，获得了良好的口碑，而且英文版被美国知名的出版集团CRC引进，在北美市场也获得了读者的热捧，本书的英文版和繁体版随后也会在美国和中国台湾发行。
前两本关注的是R语言技术本身，本书则更多关注R语言技术在金融投资和量化领域的应用，是当下的热门。本书填补了该领域的空白，而且作者是R语言和金融两个领域的跨界专家。
具体内容，全书逻辑上包含三个部分： 第一部分 金融市场与金融理论
包括中国金融二级市场大环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、策略和回测、基金会计、金融经典理论模型等金融行业的基础知识，以及用R语言做量化投资的思路和方法。
此外，还讲解了大量的统计知识，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。
第二部分 R语言数据处理与高性能计算
主要讲解了R语言与金融相结合的编程技术，如金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建，量化策略的实现思路，以及R语言处理各种类型的数据的方法和高性能计算等。
第三部分 金融策略实战
本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场多种金融标的物。
此外，还介绍了金融市场中的多种交易模型和交易策略，包括基于市场技术指标的量价策略、基于统计理论的套利策略、基于金融产品规则的事件性策略、针对全市场扫描的选股策略，以及高频交易的择时策略。
作译者
张 丹
资深R语言技术专家和布道者，国内R语言技术社区的领军人物之一。从事软件研发12年，有丰富的互联网应用架构经验，在Java、NodeJS、大数据、统计、数据挖掘算法等方面也有深厚的积累。
金融大数据专家，现为中国民生银行智能投顾项目负责人，熟悉金融二级市场、交易规则和投研体系。
获得10项SUN及IBM技术认证，2017年被微软评为MVP。多次在互联网和数据分析相关技术大会中担任演讲嘉宾，并参与教育部“中科曙光大数据百校工程”项目，为本科生大数据专业设计课程体系。
热衷分享，著有《R的极客理想——工具篇》《R的极客理想——高级开发篇》（英文版在美国同步发行），以及《数据实践之美》（合著）。
QQ群：383275651
个人博客：http://fens.me（Alexa全球排名70k）
资深R语言技术专家和布道者，国内R语言技术社区的领军人物之一。从事软件研发12年，有丰富的互联网应用架构经验，在Java、NodeJS、大数据、统计、数据挖掘算法等方面也有深厚的积累。
金融大数据专家，现为中国民生银行智能投顾项目负责人，熟悉金融二级市场、交易规则和投研体系。
获得10项SUN及IBM技术认证，2017年被微软评为MVP。多次在互联网和数据分析相关技术大会中担任演讲嘉宾，并参与教育部“中科曙光大数据百校工程”项目，为本科生大数据专业设计课程体系。
热衷分享，著有《R的极客理想——工具篇》《R的极客理想——高级开发篇》（英文版在美国同步发行），以及《数据实践之美》（合著）。
QQ群：383275651
个人博客：http://fens.me（Alexa全球排名70k）
目录
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 2
1.1 R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
1.1.3 R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
1.3 FinTech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
1.3.4 Gartner技术成熟曲线 21
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
1.1 R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
1.1.3 R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
1.3 FinTech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
1.3.4 Gartner技术成熟曲线 21
前言
为什么要写这本书
本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本，是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来，让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。
传统的交易员凭借多年的交易训练，每日人工盯盘，观察市场的变化。一个好的交易员，可以同时观测几个金融市场的几十个交易品种。随着金融产品的发展，中国市场A股股票已经达到3000多支，债券有7000多支，公募基金接近4000支，还有多种金融衍生品。如此大量的金融产品，已经不能依靠个人之力消化和分析了。
通过计算机对全市场进行扫描，从而发现不合理的定价和交易机会，这样可以极大地提高交易员的工作效率。一种理想化的设计是让程序来为我们赚钱，而我们就可以去做自己喜欢的事情了。也就是说，让技术变现，解放我们的生活。
本书中的原创观点和方法，都是基于理论研究和实践的成果。实际上，长久以来我也在找这样一本书，能够把书本上的理论模型与实际业务相结合，但并没有找到，或者并没有符合中国市场的实际案例应用，所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记，我也会经常翻看，让自己的头脑始终保持思路清晰。
本书的主要特色
本书撰写的主要思路是从IT人的角度，通过技术来切入金融市场，进行量化投资。发挥IT人专注学习、乐于分享的精神，借助互联网快速传播知识，打破传统的金融壁垒。发挥“极客”的创造力，让知识变成生产力，让更多有理想的IT人，能够有机会进入金融行业，推动金融行业的改革和创新。
但这不是一本简单易懂的书，因为量化投资是跨学科的领域。你需要有多学科的知识储备，才能胜任量化投资的工作。要理解和掌握本书的相关内容，可能需要多本书籍的相关知识做支撑。
阅读本书，不但需要你有R语言的使用经验，更需要有对金融市场知识的理解。本书主要介绍了三部分内容，涵盖金融市场、统计知识和IT技术。金融市场部分，包括中国金融二级市场环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、国内机构的投研思路和策略，以及基金会计等金融行业的基础知识。统计知识部分，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。IT技术部分，就是R语言相关的编程技术、金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建、量化策略的实现思路、R语言代码的编写等。
本书的一大特色是使用了很多真实案例，以中国的金融市场为背景，让你可以体会到市场所带来的波动，国家宏观政策对市场的影响，散户思维与专业投资者的差异，量化思路与主观思路对于市场的不同理解。
本书是我在实际投资研究中的总结，从金融理论模型、市场特征检验，到数学公式、R语言建模，再到历史数据回测、会计资产核算，最后进行实盘交易。通过R语言，可以很简单地实现我们的投资想法。类似的投资想法其实谁都有，利用IT人的技术优势，可以真正地将想法与实际操作结合起来。
本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场的多种金融标的物；涉及的交易模型和交易策略，有基于市场技术指标的量价策略，有基于统计理论的套利策略，有基于金融产品规则的事件性策略，有针对全市场扫描的选股策略，也有高频交易的择时策略。相信本书会令你感受到金融市场的魅力，以及技术优势能给我们带来的价值。
要想深入理解本书的内容，你可能需要像我一样，不仅有技术的积累，还要真正地去金融市场实践，多与行业内的人进行沟通，不断地学习和思考。
本书读者对象
本书适合以下所有R语言工作者：
有计算机背景的软件工程师
数据分析背景的数据科学家
金融行业从业者，如券商研究员、分析师、基金经理、宽客（Quant）
金融、统计、数据科学、计算机专业的学生
如何阅读本书
本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本，是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来，让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。
传统的交易员凭借多年的交易训练，每日人工盯盘，观察市场的变化。一个好的交易员，可以同时观测几个金融市场的几十个交易品种。随着金融产品的发展，中国市场A股股票已经达到3000多支，债券有7000多支，公募基金接近4000支，还有多种金融衍生品。如此大量的金融产品，已经不能依靠个人之力消化和分析了。
通过计算机对全市场进行扫描，从而发现不合理的定价和交易机会，这样可以极大地提高交易员的工作效率。一种理想化的设计是让程序来为我们赚钱，而我们就可以去做自己喜欢的事情了。也就是说，让技术变现，解放我们的生活。
本书中的原创观点和方法，都是基于理论研究和实践的成果。实际上，长久以来我也在找这样一本书，能够把书本上的理论模型与实际业务相结合，但并没有找到，或者并没有符合中国市场的实际案例应用，所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记，我也会经常翻看，让自己的头脑始终保持思路清晰。
本书的主要特色
本书撰写的主要思路是从IT人的角度，通过技术来切入金融市场，进行量化投资。发挥IT人专注学习、乐于分享的精神，借助互联网快速传播知识，打破传统的金融壁垒。发挥“极客”的创造力，让知识变成生产力，让更多有理想的IT人，能够有机会进入金融行业，推动金融行业的改革和创新。
但这不是一本简单易懂的书，因为量化投资是跨学科的领域。你需要有多学科的知识储备，才能胜任量化投资的工作。要理解和掌握本书的相关内容，可能需要多本书籍的相关知识做支撑。
阅读本书，不但需要你有R语言的使用经验，更需要有对金融市场知识的理解。本书主要介绍了三部分内容，涵盖金融市场、统计知识和IT技术。金融市场部分，包括中国金融二级市场环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、国内机构的投研思路和策略，以及基金会计等金融行业的基础知识。统计知识部分，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。IT技术部分，就是R语言相关的编程技术、金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建、量化策略的实现思路、R语言代码的编写等。
本书的一大特色是使用了很多真实案例，以中国的金融市场为背景，让你可以体会到市场所带来的波动，国家宏观政策对市场的影响，散户思维与专业投资者的差异，量化思路与主观思路对于市场的不同理解。
本书是我在实际投资研究中的总结，从金融理论模型、市场特征检验，到数学公式、R语言建模，再到历史数据回测、会计资产核算，最后进行实盘交易。通过R语言，可以很简单地实现我们的投资想法。类似的投资想法其实谁都有，利用IT人的技术优势，可以真正地将想法与实际操作结合起来。
本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场的多种金融标的物；涉及的交易模型和交易策略，有基于市场技术指标的量价策略，有基于统计理论的套利策略，有基于金融产品规则的事件性策略，有针对全市场扫描的选股策略，也有高频交易的择时策略。相信本书会令你感受到金融市场的魅力，以及技术优势能给我们带来的价值。
要想深入理解本书的内容，你可能需要像我一样，不仅有技术的积累，还要真正地去金融市场实践，多与行业内的人进行沟通，不断地学习和思考。
本书读者对象
本书适合以下所有R语言工作者：
有计算机背景的软件工程师
数据分析背景的数据科学家
金融行业从业者，如券商研究员、分析师、基金经理、宽客（Quant）
金融、统计、数据科学、计算机专业的学生
如何阅读本书
媒体评论
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，量化投资以卓越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*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
一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，*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
——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，量化投资以卓越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*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
一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，*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
