量化金融R语言初级教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Gergely，Daróczi，盖尔盖伊 等 著，高蓉，李茂 译

图书标签:

• 量化金融
• R语言
• 初级教程
• 金融工程
• 投资策略
• 数据分析
• 统计建模
• 金融市场
• 编程入门
• 量化交易
• 金融科技

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115451231

版次：01

商品编码：12069905

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

页数：141

正文语种：中文

编辑推荐

量化金融已经逐渐成为金融领域的热门话题，并且有望在未来成为一个必然的发展趋势。R语言是数据处理的**工具，将R语言引入金融定量分析可以更好地优化分析过程，高效地获取分析结果。量化金融R语言初级教程 非常适合R语言新手和想使用R解决金融问题的读者使用。

内容简介

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的强大工具。
量化金融R语言初级教程 通过9章的内容向读者详细介绍使用R语言实现量化金融的一些基础知识和方法，内容包括时间序列分析、投资组合优化、资产定价模型、固定收益证券、估计利率期限结构、衍生品定价、信用风险管理、极值理论和金融网络等。
量化金融R语言初级教程 的目标读者是那些希望通过R语言来解决量化金融问题的读者，如果读者具备一定的金融知识，将会对量化金融R语言初级教程 的阅读有较大的帮助。通过阅读量化金融R语言初级教程 ，读者将学习到有关R语言的诸多核心内容，并了解R语言在量化金融方面的各类应用。

作者简介

Gergely Daróczi是一位社会学博士学位候选人，拥有大约8年R编程的数据管理和分析任务的工作经验。Gergely数年来在匈牙利的多所大学讲授统计学课程并从事数据分析工作，近期他还创建并协调着一个总部位于英国的在线报告创业公司。后者作为一种服务性平台，其软件或者平台称为rapporter.net，可以对本书涉及的所有方法和技术提供一个直观的界面和接口。他对本书的贡献是提供了量化金融问题和方法的R实现。
Michael Puhle在德国帕绍大学（University of Passau）获得了金融学博士学位。他曾在慕尼黑的安联资产管理公司（Allianz Global Investors）担任高级风险控制经理多年，后来在毕马威金融风险管理（KPMG's Financial Risk Management）部门中担任管理助理，在那里他就市场风险模型为银行提供咨询。他还是斯普林格出版社（Springer Publishing）出版的《债券组合优化》（Bond Portfolio Optimization）的作者之一。
Edina Berlinger是毕业于布达佩斯考文纽斯大学（Corvinus University of Budapest）的经济学博士。她是一名助理教授，讲授公司金融、投资学和金融风险管理。她还担任大学金融系的领导职务，也是匈牙利科学院金融分委员会的主席。她的专业涉及学生贷款系统、风险管理，近期又涉及了网络分析领域。在学生贷款设计、流动性管理、异质代理模型和系统风险方面，她领导过一些研究项目。
Péter Csóka是布达佩斯考文纽斯大学的助理教授，同时也是匈牙利科学院经济与区域研究中心、博弈论研究组的研究员。2008年，他在马斯特里赫特大学（Maastricht University）获得了博士学位。他的研究主题包括风险管理、风险资本配置、博弈论、公司金融以及一般均衡理论。他目前致力于分析对系统风险和非流动性资产组合的风险贡献。他在《运筹研究的数学方法》（Mathematical Methods of Operational Research）、《欧洲运筹研究杂志》（European Journal of Operational Research）、《博弈与经济行为》（Games and Economic Behaviour）以及《银行与金融杂志》（Journal of Banking and Finance）发表过论文。他还是布达佩斯金融市场流动性年度会议组织委员会的主席。
Daniel Havran是匈牙利科学院经济研究所、经济与区域研究中心的博士后研究员。他还在布达佩斯考文纽斯大学担任兼职的助理教授，在那里，他讲授公司金融（本科和博士水平）和信用风险管理（硕士水平）的课程。2011年，他在布达佩斯考文纽斯大学获得了经济学博士学位。他研究的兴趣方向是公司现金、基金流动性管理以及场外市场的信用衍生品。
Márton Michaletzky在2011年从布达佩斯考文纽斯大学获得了经济学博士学位。在2000～2003年间，他是协和证券有限公司（Concorde Securities Ltd）的风险经理和宏观经济分析师。作为资本市场交易经理，他在匈牙利国家高速公路管理公司获得了30亿欧元的证券化经验。2012年，他参与了一次IPO的准备工作以及匈牙利金融服务提供商的私人配售。在加入DBH投资之前，他是CUB金融系的助理教授。
Zsolt Tulassay在一家专业的美国投资银行任量化分析师，从事评估衍生品定价模型相关的工作。在此之前，Zsolt是布达佩斯考文纽斯大学金融系的助理讲师，讲授衍生品、量化风险管理和金融计量经济学。Zsolt拥有布达佩斯考文纽斯大学和中欧大学的硕士学位。他研究的兴趣方向包括衍生品定价、构建收益率曲线、流动性风险以及异质代理模型。
Kata Váradi自2013年以来一直在布达佩斯考文纽斯大学任金融学的助理教授。2009年，Kata从布达佩斯考文纽斯大学研究生毕业，并于2012年获得了博士学位，她论文的主题是关于匈牙利股票市场的市场流动性风险分析。她的研究领域包括市场流动性、固定收益证券以及医疗系统的网络。除了研究，她对教学也很积极。主要讲授公司金融、投资学、估值以及跨国金融管理。
Agnes Vidovics-Dancs是博士学位候选人和布达佩斯考文纽斯大学金融系的助理教授。在此之前，她是匈牙利政府债务管理局的初级风险经理。她的主要研究领域是通常的政府债务管理，特别是主权危机和违约。

目录

第1章　时间序列分析 1
1．1　使用时间序列数据　1
1．2　对英国房屋价格建模并预测　5
1．2．1　模型识别和估计　6
1．2．2　模型诊断检查　7
1．2．3　预测　9
1．3　协整　9
1．4　波动率建模　13
1．4．1　风险管理的波动率预测　14
1．4．2　检验ARCH效应　14
1．4．3　GARCH模型设定　16
1．4．4　GARCH模型估计　16
1．4．5　回测风险模型　17
1．4．6　预测　20
1．5　小结　21
第2章　投资组合优化　22
2．1　均方差模型　24
2．2　解的概念　25
2．3　使用真实数据　27
2．4　切线组合和资本市场线　35
2．5　协方差矩阵中的噪声　36
2．6　如果方差不够用　37
2．7　小结　37
第3章　资产定价模型　39
3．1　资本资产定价模型　39
3．2　套利定价理论　41
3．3　贝塔估计　42
3．3．1　数据选择　43
3．3．2　简单贝塔估计　46
3．3．3　基于线性回归估计贝塔　46
3．4　模型检验　50
3．4．1　数据收集　50
3．4．2　对SCL建模　53
3．4．3　检验个体方差的解释能力　55
3．5　小结　57
第4章　固定收益证券　58
4．1　度量固定收益证券的市场风险　58
4．2　固定收益投资组合的免疫　62
4．2．1　净值免疫　62
4．2．2　目标日期免疫　63
4．2．3　定制　63
4．3　可转换债券的定价　63
4．4　小结　67
第5章　估计利率期限结构　68
5．1　利率期限结构与相关函数　68
5．2　估计问题　69
5．3　基于线性回归的期限结构估计　70
5．4　三次样条回归　71
5．5　R函数应用　74
5．6　小结　77
第6章　衍生品定价　78
6．1　Black-Scholes模型　78
6．2　Cox-Ross-Rubinstein模型　81
6．3　两种模型之间的联系　84
6．4　希腊字母　86
6．5　隐含波动率　90
6．6　小结　91
第7章　信用风险管理　93
7．1　信用违约模型　94
7．1．1　结构模型　94
7．1．2　强度模型　100
7．2　相关违约——投资组合方法　102
7．3　迁移矩阵　104
7．4　使用R的信用评分入门　105
7．5　小结　106
第8章　极值理论　107
8．1　理论概览　108
8．2　应用——保险理赔的建模　109
8．2．1　探索性数据分析　110
8．2．2　理赔的尾部行为　111
8．2．3　阈值的决定　113
8．2．4　对尾部拟合GPD分布　114
8．2．5　使用拟合的GPD模型估计分位数　116
8．2．6　使用拟合的GPD模型计算预期损失　117
8．3　小结　118
第9章　金融网络　120
9．1　金融网络的表示、模拟和可视化　120
9．2　网络结构的分析和拓扑改变的检查　125
9．3　对系统风险的贡献——系统重要性金融机构的识别　131
9．4　小结　133
参考文献　135

《量化金融R语言初级教程》是一本专为对量化金融领域感兴趣，并希望掌握R语言这一强大统计计算与数据分析工具的初学者设计的入门指南。本书旨在系统地引导读者从零开始，一步步构建起量化金融的知识体系和实践能力，无需读者具备深厚的金融背景或高深的编程基础。 本书的独特之处与核心价值： 不同于市面上许多仅侧重理论或仅罗列代码的教材，《量化金融R语言初级教程》将理论与实践深度融合，强调“用R解决实际量化金融问题”的教学理念。本书力求用最直观、最易懂的方式，将抽象的金融概念具象化，并通过R语言代码的生动演示，让读者亲身体验量化金融分析的全过程。我们相信，只有在动手实践中学习，才能真正掌握知识并触类旁通。 本书内容概述（不包含具体教程章节，仅阐述其覆盖的知识领域）： 本书将带您领略量化金融的迷人世界，从最基础的概念出发，逐步深入到核心的分析方法和工具。 第一部分：量化金融的基石——理解数据与工具 在正式进入量化金融的分析之前，扎实的基础是不可或缺的。这一部分将为您打下坚实的根基。 金融数据的本质与获取： 您将了解量化金融分析所依赖的核心——金融数据。我们将探讨不同类型金融数据的特点，例如价格数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价）、成交量数据、财务报表数据、宏观经济数据等，以及它们在量化分析中的作用。更重要的是，我们将介绍如何从可靠的渠道获取这些数据，包括公开数据库、专业数据提供商（以免费或常用资源为例），并学习如何将这些数据有效地导入R语言环境中进行后续处理。 R语言入门与数据处理： R语言是本书的“语言”。我们将从最基础的R语言语法、数据类型（向量、列表、数据框、矩阵）和基本操作讲起。您将学习如何创建、操作和管理数据，包括数据筛选、排序、合并、分割等常用技巧。我们将重点介绍R语言在数据清洗和预处理方面的强大能力，这是进行任何有效分析的关键步骤。例如，如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换（如对数转换、百分比变化计算），以及如何使用R语言强大的包（packages）来简化这些过程。 可视化在金融分析中的作用： “数据会说话”，而可视化则是让数据“开口”最有效的方式。您将学习如何利用R语言强大的可视化工具，绘制出各种有意义的金融图表。这包括但不限于： 时间序列图： 观察股价、指数随时间的变化趋势，识别周期性、季节性波动。 K线图（Candlestick Charts）： 直观展示日内价格变动，是技术分析的重要工具。 散点图： 分析不同资产之间的相关性，发现潜在的投资机会。 直方图与密度图： 理解收益率的分布特征，评估风险。 箱线图： 比较不同资产或不同时间段的收益率分布。 热力图（Heatmaps）： 直观展示资产之间的相关性矩阵，快速识别风险集中点。 我们将强调如何根据不同的分析目的选择合适的图表类型，并学习如何调整图表的美观度和信息传达效率，使之成为您分析过程中的得力助手。 第二部分：量化分析的核心方法——从统计到模型 掌握了数据处理和可视化工具后，我们将深入到量化金融的分析核心，学习如何运用统计方法和建立模型来理解和预测金融市场。 描述性统计与收益率分析： 量化金融的首要任务是对资产的表现进行量化描述。您将学习如何计算和理解常用的统计指标，如均值、中位数、标准差、方差、偏度、峰度等，并理解它们在评估资产风险和收益方面的含义。我们将重点讲解如何计算和分析不同类型的收益率（简单收益率、对数收益率），以及如何进行收益率的分布拟合。 相关性与协方差分析： 在投资组合管理中，资产之间的相关性至关重要。您将学习如何计算资产之间的相关系数和协方差矩阵，理解它们在衡量资产联动性方面的作用。这将为构建分散化投资组合奠定基础。 时间序列分析基础： 金融市场数据具有明显的时间序列特性。我们将介绍时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关性、偏自相关性。您将学习如何识别和处理金融时间序列中的常见模式，为后续的预测建模打下基础。 风险度量与管理： 量化金融的核心目标之一是管理风险。您将学习如何量化和度量金融风险，包括： 波动率（Volatility）： 理解标准差和条件波动率（如ARCH/GARCH模型）在风险度量中的应用。 在险价值（Value at Risk, VaR）： 学习如何计算不同方法下的VaR，量化潜在的最大损失。 条件在险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）： 了解比VaR更全面的风险度量指标。 压力测试与情景分析： 学习如何评估极端市场条件下资产组合的表现。 投资组合理论与优化： 马科维茨的现代投资组合理论（MPT）是量化金融的基石。您将学习如何构建最优投资组合，以在给定的风险水平下最大化预期收益，或在给定的预期收益水平下最小化风险。我们将探讨如何使用R语言实现均值-方差优化，计算有效前沿，并理解不同资产配置策略的意义。 因子模型与宏观经济影响： 金融资产的价格受多种因素影响。您将接触到因子模型（如CAPM、Fama-French三因子模型）的思想，理解宏观经济变量（如利率、通胀、GDP增长率）如何影响金融市场，并学习如何利用R语言进行相关分析和回归建模。 第三部分：量化交易策略的初步探索 在掌握了基础的分析方法后，本书将引导您初步探索构建和测试量化交易策略的思路。 技术分析指标的应用： 您将学习如何使用R语言计算和应用常见的技术分析指标，例如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等，并了解它们在识别趋势、动量和超买超卖信号方面的作用。 简单的交易规则构建： 基于技术指标或其他分析结果，您将学习如何设计和实现简单的交易规则，例如“金叉买入，死叉卖出”等。 回溯测试（Backtesting）基础： 量化交易策略的有效性需要在历史数据上进行验证，即回溯测试。您将了解回溯测试的基本流程、评估指标（如夏普比率、最大回撤、年化收益率等），以及如何使用R语言进行简单的策略回测，评估策略的盈利能力和风险。 本书的学习方式与特色： 循序渐进的讲解： 本书采用由浅入深、由易到难的结构，确保初学者能够逐步消化和吸收知识。 代码示例丰富且实用： 每一章节都配有大量精心设计的R语言代码示例，这些代码不仅能运行，而且直接应用于金融数据的分析和建模，让您能够立即动手实践。 概念解释清晰易懂： 金融术语和理论概念将以通俗易懂的语言进行解释，并结合R语言代码进行演示，帮助读者建立直观的理解。 强调实践能力培养： 本书的核心在于培养读者的实际操作能力，让读者能够独立地进行量化金融分析。 引导性的思考题与练习： 每章末尾提供思考题和练习，鼓励读者主动探索和巩固所学知识。 本书适合的读者群体： 对量化金融领域充满好奇，希望了解其运作原理的金融从业者（如基金经理、交易员、风险分析师）。 希望提升数据分析能力的金融专业学生，为未来职业发展打下坚实基础。 对投资和金融市场感兴趣，希望运用科学方法进行理性决策的个人投资者。 希望学习一门实用编程语言（R语言）并将其应用于金融领域的程序员或数据科学家。 任何希望从数据出发，深入理解金融市场，并掌握量化分析技能的读者。 通过《量化金融R语言初级教程》，您将不仅仅学会一门编程语言，更重要的是掌握一套科学的分析方法和解决问题的思路，为在瞬息万变的金融市场中做出更明智的决策提供强大的工具和支持。我们相信，这本书将是您开启量化金融之旅的理想起点。

评分☆☆☆☆☆

我被《量化金融R语言初级教程》中关于金融数据可视化部分的丰富内容深深吸引。作者不仅仅是简单地罗列了R语言绘图函数，而是深入讲解了如何根据不同的分析目的来选择和调整可视化图表。例如，在展示股票价格趋势时，书中详细介绍了如何添加移动平均线、布林带等技术指标，并对图表的颜色、线型、标签进行了精细化设置，使得图表既美观又信息量十足。此外，书中还展示了如何绘制K线图、成交量柱状图等专业金融图表，并解释了这些图表所蕴含的交易信息。更让我惊喜的是，教程还涉及了如何利用R语言创建交互式图表，通过鼠标悬停查看具体数据，或者通过滑块调整时间窗口，这极大地增强了用户体验和数据探索的灵活性。对于我这样希望通过直观方式理解金融市场动态的读者来说，这部分内容无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化金融R语言初级教程》给我留下了非常深刻的印象，尤其是在它对金融数据处理的详尽介绍方面。书中从R语言的基础语法开始，循序渐进地讲解了如何导入、清洗和整理各类金融时间序列数据，例如股票价格、交易量、利率等。我特别欣赏作者在数据清洗部分的处理方式，提供了多种实用的函数和技巧来处理缺失值、异常值和数据格式不一致等常见问题，这对于刚接触量化金融的研究者来说是至关重要的。书中还详细介绍了如何利用R语言强大的可视化能力来探索数据，通过绘制折线图、散点图、箱线图等，直观地展现数据的分布特征、趋势和相关性，这使得我对数据的理解更加深入。此外，它还涉及了一些基础的统计分析方法，例如移动平均、滚动相关性等，这些都是构建简单量化策略的基石。虽然我尚未深入到书中关于模型构建的部分，但仅就数据处理和探索性分析的这部分内容，就足以让我感到受益匪浅，为我后续的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《量化金融R语言初级教程》在介绍基础统计模型在金融领域的应用方面，确实有独到之处。书中对时间序列分析的一些经典模型，例如ARIMA模型，进行了清晰的讲解，并提供了相应的R语言实现代码。作者并非照搬理论，而是结合了金融时间序列数据的特性，讲解了如何检验模型的假设、如何进行参数估计以及如何解读模型的输出。我特别受益于书中关于模型诊断的部分，例如如何检查残差的平稳性和自相关性，这对于评估模型的有效性至关重要。此外，教程还触及了贝叶斯统计在金融建模中的初步应用，虽然只是入门级别，但已经足以让我窥见其在风险管理和资产定价方面的潜力。这种从理论到实践的顺畅过渡，让我对如何运用统计工具来量化金融市场充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常亲切，阅读起来没有丝毫的压迫感。作者仿佛是一位经验丰富的导师，耐心细致地引导着我这个初学者一步步走进量化金融的世界。我尤其欣赏书中对于一些核心概念的解释，比如“夏普比率”和“最大回撤”，作者都用非常生动形象的比喻和通俗易懂的语言进行阐述，避免了枯燥的数学公式堆砌。即使是对于一些相对复杂的统计学理论，作者也总是会先给出直观的理解，然后再逐步引入R语言的实现。每当我在学习过程中遇到困惑时，翻阅书中的章节，总能找到清晰的解答，仿佛作者早已预料到我的问题。这种“以人为本”的教学方式，极大地降低了学习门槛，让我能够在一个轻松愉快的氛围中，逐渐掌握量化金融的精髓，并熟练运用R语言进行实践。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《量化金融R语言初级教程》之前，我对R语言在金融领域的应用知之甚少，甚至有些畏惧。但这本书彻底改变了我的看法。它的章节安排非常合理，从最基础的R语言安装和环境配置讲起，一步步引导读者熟悉R的各种数据结构（向量、列表、数据框等）以及常用的操作符和函数。我尤其赞赏作者在讲解过程中穿插的大量实际金融案例，比如如何用R获取历史股票行情，如何计算股票收益率，以及如何进行简单的风险度量，如波动率的计算。这些案例不仅让抽象的理论变得生动形象，也让我看到了R语言在解决实际金融问题中的强大能力。书中的代码示例清晰明了，易于复制和修改，我经常在本地环境中运行这些代码，亲手体验每一个操作带来的结果。这本教程的优势在于它能够将复杂的量化金融概念，通过R语言这个工具，以一种易于理解和上手的方式呈现给读者。

评分☆☆☆☆☆

翻译版的质量还是不错的，思路清晰深入浅出。推荐看下

评分☆☆☆☆☆

比想象中的要薄很多，内容还没看，希望有帮助

评分☆☆☆☆☆

很好，很实用，是要找的书

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，适合本人使用，继续关注

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书的质量很不错，内容也不错

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商品好，物流超快，是一次愉快的购物

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还行，适合入门

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不错的好书

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