R的极客理想——量化投资篇电子书

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