《金融科技實戰：R語言與量化投資》



近幾年來，「量化投資」的熱潮在各地悄然掀起。量化投資在投資的各個階段，利用數學、統計、計算機等分析工具來建立模型，進而客觀地分析資料，並按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，在理想狀況下自動化執行下單，因此擁有可驗證性、紀律性與即時性等許多主觀交易不可企及的優勢。若再善用電腦技術，量化交易者可以處理的資訊量更讓主觀交易者難以望其項背。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並以R語言加以實作應用，希望能引領讀者進入這個引人入勝的學術與實務領域。

本書特色

?介紹描述性統計、隨機變數、推斷統計、變異數分析、迴歸分析等統計學基礎。

?說明資產收益率及風險、投資組合理論、資本資產定價模型、三因子模型等金融理論基礎。

?認識時間序列的基本性質、預測、GARCH模型、配對交易策略。

?解說投資相關的K線圖、動量交易策略、RSI相對強弱指標、均線系統策略。

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  作者介紹

  
  
  
  
  
  
  蔡立耑（Terry Tsai）
  
  出生於台灣，美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學博士。曾任金融學教師，帶領博士生與碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究，目前在許多企業擔任顧問，執導多項金融大數據研究專案，涉及量化投資、統計套利等。
  
  

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  第1部分 熟悉R語言
  
  第 1 章 R 的簡介與安裝
  
  第 2 章 R 使用入門
  
  第 3 章 R 套件簡介
  
  第 4 章 RStudio 使用
  
  第 5 章 R 語言資料類型
  
  第 6 章 R 語言資料結構
  
  第 7 章 資料匯入和匯出
  
  第 8 章 資料編輯財運風水
  
  第 9 章 資料整合
  
  第 10 章 R 語言程式設計
  
  第 11 章 R 語言繪圖基礎
  
  第 12 章 繪圖系統 ggplot2
  
  第 2 部分 統計學基礎
  
  第 13 章 描述性統計
  
  第 14 章 隨機變數簡介
  
  第 15 章 推斷統計
  
  第 16 章 變異數分析
  
  第 17 章 迴歸分析
  
  第 3 部分 金融基礎、投資組合與量化選股
  
  第 18 章 資產收益率和風險
  
  第 19 章 投資組合理論及其拓展
  
  第 20 章 資本資產定價模型
  
  第 21 章 Fama-French 三因子模型
  
  第 4 部分 時間序列基礎與配對交易
  
  第 22 章 時間序列基本概念
  
  第 23 章 時間序列的基本性質
  
  第 24 章 時間序列預測
  
  第 25 章 GARCH 模型
  
  第 26 章 配對交易策略
  
  第 5 部分 技術指標與量化投資
  
  第 27 章 K 線圖
  
  第 28 章 動量交易策略
  
  第 29 章 RSI 相對強弱指標
  
  第 30 章 均線系統策略
  
  第 31 章 通道突破策略
  
  第 32 章 隨機指標（KDJ）交易策略
  
  第 33 章 量價關係分析
  
  第 34 章 OBV 指標交易策略